法律方向分类？

一、法律方向分类？

人类社会的规模只能越来越大，法律只能走向越来越细致和复杂——法律的复杂折射社会本身的复杂。

孟德斯鸠在《论法的精神》里讲到一段话，有助于让我们思考法律产生的故事。

孟德斯鸠说：“一个政体越接近共和政体，裁判的方式就越确定；在拉栖代孟共和国，民选长官断案是武断的，没有任何法律作为依据，这是一个弊端。罗马初期的执政官们的裁判方式也和拉栖代孟的民选长官一样，但因感觉不便，所以制定了明确的法律。”孟德斯鸠说：“在共和国里，政制的性质要求法官以法律的文字为依据……”。

阅读孟德斯鸠的论述时，想到法律的起源，实际上可视为具有司法和立法两种起源，而人们以往常忽略这种区分，认为二者是一码事，或者认为二者同步进行。细分起来，有关司法与立法的两种来源，仍可细分：第一类，行政司法权集于一身的官员在裁决时所依据的法律或所创设的法律。第二类，专门法官所依据的法律或所创设的法律。第三类，立法者订立但与司法关联不大的法律。第四类，立法者订立的司法亦作为依据的法律。

所谓行政官，在法律起源年代，就是行使社会管理职能的酋长或能人一类的人物。他带领大家干活，进而行使分配权。当他亲自处理本部落的纠纷时，他扮演着法官，也就是裁决者的角色，当此时也，他便兼行政权与司法权于一身。他既然掌握了双重权力，便容易让裁决形成权威，如果遇见新的纠纷双方，他便会复制或图省事地用起他用过的规则，这便是第一类司法式法律的诞生。

但他也可以委托他人处理，而受委托的人可以是一个巫师，因为他掌握神意，可以根据神意作出裁决；可以是一个长者，因为他德高望重、社会经验丰富，所作裁决被人们信服；可以是一个公道的人，因为裁决无非要求得公道的结果，这样才能息事宁人；可以是一个专家，他有知识，明事理，能够充分地给纠纷的双方讲透道理。当此时也，这个受托的人便成了专门的法官——至少不是集行政与司法权于一身的那位酋长式部落负责人。假使这个受托的人再找两个助手，三个人就组成了一个专门机构，他们专门思考纠纷解决的原理，从一件事情一个解决方案，过渡到一类事情有一种规则，这便是第二类司法式法律的诞生。

而假如部落负责人为了管理部落，自己明确一些理念，制定一些规则，这些规则，有的有惩罚条款，有的未必有，但都可以被称为他所制定的法律。但这些法律未必需要专门的法官来适用，而有可能直接由部落负责人自行适用，也即和纠纷解决时的那类法律不太一致，这便是第三类法律的诞生。

假如部落负责人召集了若干有经验的人一起参与制定一些规则，这些规则用于管理部落，同时也可以让专司纠纷解决的官员来适用，这便是第四类法律的诞生。可以想象，在第四类法律诞生的场景中，部落负责人面对的是一个较大的人群，这个人群里出现了较多的陌生人，出现了诸多复杂的事务，甚至出现了混乱的局面——例如，洪灾来临时，抢食物的人多了起来；打起仗来，投降的人多了起来；几个部落联合，彼此都不太服气，这些复杂局面，部落负责人一时不好独自面对，便有了一个议事机构改革，便制定一些规则，希图能够统一施行，遇到纠纷时统一适用。

我们能够设想老子的理想场景，小国寡民，在这里，就不需要高度发达的法律，而只需要愉快的相处，很可能针对老子提出的这种模式，孟德斯鸠说：“中国的著述家们老是说，在他们的国家里，刑罚越增加，社会就越临近于革命。这是因为风俗越浇薄，刑罚就越增加的缘故。”然而，无奈的是，随着觅食能力的增强，人类社会的规模只能越来越大，法律只能走向越来越细致和复杂——法律的复杂折射社会本身的复杂。然而，当法律越来越多时，我们不能忽视法律起源时的前述分类，因为四种分类里，嵌刻着不同的智慧、理念和风格，与公道有关，也与对人的行为形成的激励或畏惧感有关。当然，四种分类里，主要表现的还是两个方向，一个方向来自司法，一个方向来自立法。

二、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。

三、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。

四、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

五、定性数据和分类数据区别？

两种数据都是用来描述对象特征的数据类型，但它们在统计学和数据分析中具有不同的应用和数学特征。

定性数据，也称为定类数据或分类数据，是一种用于描述对象属性的数据类型，可以用来区分不同的类别或属性。定性数据通常以文字或数字的形式表示，但这些数字并不代表数量的大小或顺序。定性数据的数学特征是“=”或“≠”，它们仅用于表示不同类别的品质。例如，人的性别是一个定性数据，因为它只能分为男性和女性两个类别，这两个类别之间不存在数量上的大小关系。

分类数据是定性数据的一种特殊形式，通常用于描述对象的属性或类别归属。与定性数据不同，分类数据通常以文字或数字的形式表示，但这些数字仅代表不同的类别，并不表示数量的大小或顺序。分类数据的数学特征也是“=”或“≠”，它们仅用于表示不同类别的品质。例如，学生的专业是一个分类数据，因为每个学生只能属于一个专业，不同的专业之间不存在数量上的大小关系。

总的来说，定性数据和分类数据都是描述对象属性的数据类型，但它们的主要区别在于它们的应用和数学特征。定性数据主要用于描述对象的属性或类别，而分类数据则更侧重于描述对象的类别归属。

六、植物分类研究方向？

植物的分类研究方向是:植物有三个方向：分类，植物生态，植物生理（微观）。这三个方向都是互相交叉的。分类就是植物分类学，就是发现新种，将其分门别类，理清植物演化树。

植物生态，这其实交叉了植物地理和生态学，研究植被群落特征和种间关系。

植被是连接大气-土壤圈-水圈的纽带，研究各种植被对气候变化响应，这类研究往往需要计算机建立模型来模拟，模型运算的过程很大一部分是植物的生理过程。植物生理就是偏向常说的生理生化。

七、视频拍摄方向分类？

关于自己拍摄短视频，如何确定风格和方向的问题，我以为有这样的两点值得参考。

第一，自己喜欢什么样的风格，对什么样的内容感兴趣，是首先要考虑的。

做自己喜欢的事情，才能舍得精力财力的投入，也才能调动自己的创作欲望和创作潜能，造就优秀的短视频作品。比如说，一个人生活在农村，那就拍一些农村人的生活。其风格应该走朴实的路线。如果喜欢教育方面的内容，其风格就得优雅一点，同时呢，增加一些趣味性、知识性的东西。风格是由内容决定的。

第二，要选自己熟悉的内容。只有拍自己熟悉的内容才能发挥个人的知识和能力，才能在某一个领域垂直下去，做出来的短视频，其内容才能优于别人，才会有像样的竞争力，特别是要避开自己不熟悉的和陌生的领域。如果对三农熟悉，那就拍三农好了。如果对小城镇熟悉，那就派小城镇好了。如果对教育比较熟悉，那就派教育好了。如果对健康比较熟悉，那就派健康好了。反正一定要选择自己最熟悉的内容。

八、偏振方向的分类？

偏振光方向分类1、线偏振光在光的传播过程中,只包含一种振动,其振动方向始终保持在光的偏振同一平面内,这种光称为线偏振光(或平面偏振光。

2如果光波电矢量随时间作有规则地改变。即电矢量末端轨迹在垂直于传播方向的平面上呈圆形或椭圆形。为圆偏振光3如果光波电矢量的振动在传播过程中只是在某一确定的方向上占有相对优势。为部分偏振光。

九、数据分类的原则？

数据分类的基本原则如下：

1.稳定性:依据分类的目的，选择分类对象的最稳定的本质特性作为分类的基础和依据，以确保由此产生的分类结果最稳定。因此，在分类过程中，首先应明确界定分类对象最稳定、最本质的特征。

2.系统性:将选定的分类对象的特征（或特性）按其内在规律系统化进行排列，形成一个逻辑层次清晰、结构合理、类目明确的分类体系。

3.可扩充性:在类目的设置或层级的划分上，留有适当的余地，以保证分类对象增加时，不会打乱已经建立的分类体系。

4.综合实用性:从实际需求出发，综合各种因素来确定具体的分类原则，使得由此产生的分类结果总体是最优、符合需求、综合实用和便于操作。

5.兼容性:有相关的国家标准则应执行国家标准，若没有相关的国家标准，则执行相关的行业标准；若二者均不存在，则应参照相关的国际标准。这样，才能尽可能保证不同分类体系间的协调一致和转换。

十、数据分类汇总方法？

1. 首先对数据按需要分类汇总的列（本例为“城市”列）进行排序。

选择“城市”列中的任意单元格，在Excel 2003中单击工具栏中的排序按钮如“A→Z”。在Excel 2007中，选择功能区中“数据”选项卡，在“排序和筛选”组中单击“A→Z”按钮。

2. 选择数据区域中的某个单元格，在Excel 2003中单击菜单“数据→分类汇总”。如果是Excel 2007，则在“数据”选项卡的“分级显示”组中单击“分类汇总”。

3. 在弹出的“分类汇总”对话框中，在“分类字段”下选择“城市”，在“汇总方式”中选择某种汇总方式，可供选择的汇总方式有“求和”、“计数”、“平均值”等，本例中选择默认的“求和”。在“选定汇总项”下仅选择“销售额”。

4.单击确定，Excel将按城市进行分类汇总。