三大语言分类？

一、三大语言分类？

一． 印欧语系

印欧语系 是最大的语系，下分日耳曼、拉丁、斯拉夫、波罗的海，印度、伊朗、等语族。世界上除了亚洲（不含南亚各国）外，各大洲大部分国家都采用印欧语系的语言作为母语或官方语言。使用人数大约40亿，占世界人口的70%。

印欧语系可分为：

拉丁语族：包括法语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语和罗马尼亚语等。

日耳曼语族：包括英语、德语、荷兰语、斯堪的纳维亚半岛各主要语言。

斯拉夫语族：有俄语、保加利亚语、波兰语，塞尔维亚语等。

波罗的海语族包括拉脱维亚语和立陶宛语等。

印度语族包括梵语、印地语、巴利语，达罗毗荼语支（印度南部的语言都属于这一语支）等。

伊朗语族包括波斯语、阿富汗语等。

高加索语族 这一语族的语言分布在高加索一带，主要的语言有格鲁吉亚语、车臣语等。

乌拉尔语族 下分芬兰语支和乌戈尔语支。前者包括芬兰语、爱沙尼亚语等，后者包括匈牙利语、曼西语等。

二：. 汉藏语系 是仅次于印欧语系的第二大语种。使用人数大约15亿。下分汉语和藏缅、壮侗、苗瑶等语族，包括汉语、藏语、缅甸语、克伦语、壮语、苗语、瑶语等。还包括阿尔泰各语族，如西阿尔泰语族、东阿尔泰语族。前者包括突阙诸语言以及前苏联境内的楚瓦什语，后者包括蒙古语以及前苏联境内的埃文基语。

三： 非太语系：包括除欧亚语系、南北美洲以外其他各国的语言。非洲及太平洋诸国采用这种语言。

尼罗—撒哈拉语族：主要是非洲北部及西部各国语言，

尼日尔—刚果语族：主要是非洲中部各国语言，如尼日尔语，刚果语，斯瓦西里语等。

科依桑语族：主要是非洲南部及东部各国语言，主要有霍屯督语（纳米比亚），布须曼语（南非等），散达维语（坦桑尼亚等）。

闪-含语族（闪米特-含米特语族）。主要应用于中东地区。下分闪语族和含语族。前者包括希伯来语、阿拉伯语等，后者包括古埃及语、豪萨语等。

南岛语族：主要有东南亚及太平洋各岛国语言，如印度尼西亚语，马来语，爪哇语，斐济语，毛利语等。

南北美洲土著印第安语言。如玛雅语，爱斯基摩—阿留申语等。

澳大利亚洲土语语言。

二、语言的语言分类？

按照不同的标准进行。根据语言的语法结构和词汇规则，语言可以分为不同的语系、语族和语支。

常见的语言分类有以下几种：

1. 印欧语系：包括大部分欧洲语言和印度次大陆的语言，如英语、法语、德语、印度语等。

2. 汉藏语系：包括汉语和藏语等亚洲语言。

3. 闪含语系：包括阿拉伯语、希伯来语等中东语言。

4. 乌拉尔语系：包括芬兰语、匈牙利语等乌拉尔山脉附近的语言。

5. 阿尔泰语系：包括土耳其语、蒙古语等亚洲内陆的语言。

6. 南岛语系：包括台湾原住民语言、菲律宾语言等南岛民族的语言。

7. 非洲语言：包括非洲大陆的各种语言，如斯瓦希里语、豪萨语等。

8. 美洲语言：包括印第安人语言、因纽特人语言等美洲原住民语言。

此外，还有一些其他分类方法，如按照语言的谱系分类、按照语言的地理分布分类等。

需要注意的是，语言分类并不是一种绝对的分类方法，而是一种相对的分类方法，不同的分类方法可能会产生不同的结果。

三、r语言怎么将数据进行年度分类？

#假如数据框是data,第一列是数据，第二列是日期（格式是2014-01），第三列是地名（local），第四列是产业名（product）

ds<-sort(as.character(unique(data[,2])))#将所有的日期提取出来，形成可能出现的月份，并排序

m1<-length(ds)

data2<-list()

for(k in 1:m1){

dv<-data[data[,2]==ds[k],]#每个月的数据

data2[[k]]<-dv[order(dv[,3]),]#将每个月的数据按照地理名称（默认是汉语拼音首字母）排序

}

#这样就得到了每个月的数据，而且是按照地理名称排名的

#接下来就得到各个季度的季度值（季度值是累加的，如第二季度其实是前六个月的累计值）

#先将数据按照各个季度合在一起

#首先将月份数据转化为季度数据

m2<-m1/3#每个季度三个月

data3<-list()

for(k in 1:m2)

data3[[k]]<-rbind(data2[[3*k-2]],data2[[3*k-1]],data5[[2*k]])

#再算出各个季度的当季（三个月，比如：第二季度其实是6,7,8三个月）数据

fun1<-function(data3){

data3<-data3[order(data3[,3]),]#按照地理名称排名

dm1<-unique(data3[,3]);#地名

dv5<-c()

for(i in 1:length(dm1)){

dv2<-data3[data3[,3]==dm1[i],]

dm2<-unique(dv2[,4])#产业名

dv4<-c()

for(j in 1:length(dm2)){

dv3<-c(dm1[i],dm2[j],sum(as.numeric(dv2[dv2[,4]==dm2[j],1])))

dv4<-rbind(dv4,dv3)

}

dv5<-rbind(dv5,dv4)

}

return(dv5)#这样得到的数据格式为（“地名”，“产业名”，数据）

}

data4<-list()

for(k in 1:m2)

data4[[k]]<-fun1(data3[[k]])#得到数据的当期值

#最后计算出季度值（累积值）

data5<-rbind(data4[[1]],data4[[2]])#2季度合并

data6<-rbind(data4[[1]],data4[[2]],data4[[3]])#3季度合并

data7<-rbind(data4[[1]],data4[[2]],data4[[3]],data4[[4]])#4季度合并

data8<-fun1(data6)#2季度累积值

data9<-fun1(data6)#3季度累积值

data10<-fun1(data7)#4季度累积值

data_q<-list(data4[[1]],data8,data9,data10)#四个季度的累积值

#需要注意，其实每年的第四个季度的累积值就是年份数据

四、肢体语言分类？

肢体语言

由身体动作表达意思的沟通方式

肢体语言（又称身体语言），是指通过头、眼、颈、手、肘、臂、身、胯、足等人体部位的协调活动来传达人物的思想，形象地借以表情达意的一种沟通方式。肢体语言也是演员的必修课程，不同角色不同情况下的肢体语言也大不相同，丰富准确的肢体语言能帮助演员更好的诠释不同角色。

肢体语言又称身体语言，是指经由身体的各种动作，从而代替语言藉以达到表情达意的沟通目的。广义言之，肢体语言也包括前述之面部表情在内；狭义言之，肢体语言只包括身体与四肢所表达的意义。谈到由肢体表达情绪时，我们自然会想到很多惯用动作的含义。诸如鼓掌表示兴奋，顿足代表生气，搓手表示焦虑，垂头代表沮丧，摊手表示无奈，捶胸代表痛苦。当事人以此等肢体活动表达情绪，别人也可由之辨识出当事人用其肢体所表达的心境。

五、高级语言分类？

高级语言可以分为以下几类：1. 通用编程语言：这些语言可以用于开发各种类型的应用程序，如Python、Java、C++、C#等。2. 脚本语言：通常用于自动化和快速原型开发，如JavaScript、Perl、Ruby等。3. 面向对象语言：这些语言支持面向对象编程的特性，如封装、继承和多态。常见的面向对象语言有Java、C++、Python等。4. 函数式编程语言：这些语言将计算视为数学函数的评估，函数可以作为参数传递并返回。常见的函数式编程语言有Haskell、Lisp等。5. 并发编程语言：这些语言专注于编写并行和分布式系统，可以有效地利用多核处理器和分布式计算资源，如Erlang、Go等。6. 资源受限语言：这些语言专用于嵌入式系统和低功耗设备的开发，例如嵌入式C、Ada等。7. 领域特定语言：这些语言针对特定领域或问题而设计，具有特定领域的表达能力和优化，如SQL、Matlab等。这只是一些常见的高级语言分类，实际上还有很多其他的分类方式。

六、交际语言分类？

1、语言按交际功能的分类是：口语、书面语。

2、语言按形态变化可分为孤立语、屈折语、粘着语和复综语。

3、词汇附着型语言。这种语言的词用在句子里时，词形不表示语法关系的形式，必须用其他词汇附着句子里，才能表达语法关系。如汉语中的时间，必须加表时间的词汇才能表达。

七、语言的分类？

1 语言可以根据不同的分类标准进行分类，如语音、语法、语义、语用等。2 从语音的角度来看，语言可以分为元音语言和辅音语言；从语法的角度来看，语言可以分为屈折语和孤立语；从语义的角度来看，语言可以分为形式语和内容语；从语用的角度来看，语言可以分为直接语和间接语等。3 可以帮助我们更好地了解不同语言的特点和规律，也有助于语言学研究和语言教学的实践。

八、pandas数据分类？

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

九、数据的分类？

根据不同的分类方法，可以将统计数据分为以下几种类型：

按计量层次分类

按照数据的计量层次，可以将统计数据分为定类数据、定序数据、定距数据与定比数据。

1.定类数据。这是数据的最低层。它将数据按照类别属性进行分类，各类别之间是平等并列关系。这种数据不带数量信息，并且不能在各类别间进行排序。例如，某商场将顾客所喜爱的服装颜色分为红色、白色、黄色等，红色、白色、黄色即为定类数据。又如，人类按性别分为男性和女性也属于定类数据。虽然定类数据表现为类别，但为了便于统计处理，可以对不同的类别用不同的数字或编码来表示。如1表示女性，2表示男性，但这些数码不代表着这些数字可以区分大小或进行数学运算。不论用何种编码，其所包含的信息都没有任何损失。对定类数据执行的主要数值运算是计算每一类别中的项目的频数和频率。[3]

2.定序数据。这时数据的中间级别。定序数据不仅可以将数据分成不同的类别，而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说，定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间还是可以比较顺序的。例如，人的受教育程度就属于定序数据。我们仍可以采用数字编码表示不同的类别：文盲半文盲=1，小学=2，初中-3，高中=4，大学=5，硕士=6，博士=7.通过将编码进行排序，可以明显地表示出受教育程度之间的高低差异。虽然这种差异程度不能通过编码之间的差异进行准确的度量，但是可以确定其高低顺序，即可以通过编码数值进行不等式的运算。[3]

3.定距数据。定距数据是具有一定单位的实际测量值（如摄氏温度、考试成绩等）。此时不仅可以知道两个变量之间存在差异，还可以通过加、减法运算准确的计算出各变量之间的实际差距是多少。可以说，定距数据的精确性比定类数据和定序数据前进了一大步，它可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量。例如，甲的英语成绩为80分，乙的英语成绩为85分，可知乙的英语成绩比甲的高5分。[3]

4.定比数据。这是数据的最高等级。它的数据表现形式同定距数据一样，均为实际的测量值。定比数据与定距数据唯一的区别是：在定比数据中是存在绝对零点的，而定距数据中是不存在绝对零点的（零点是人为制定的）。因此定比数据间不仅可以比较大小，进行加、减运算，还可以进行乘、除运算。[3]

在统计分析中，区分数据的类型十分重要，不同测度类型的数据，扮演的角色是不一样的。[3]

按来源分类

数据的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查获得的原始数据，一般称为第一手或直接的统计数据；另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称之为第二手或间接的统计数据。[3]

按时间状况分类

1.时间序列数据。它是指在不同的时间上搜集到的数据，反映现象随时间变化的情况。

2.截面型数据。它是指在相同的或近似的时间点上搜集到的数据，描述现象在某一时刻的变化情况。

十、数据行业分类？

归纳起来可以按照以下方式进行分类：

(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。

(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式