免费信息汇总器
无论你是在写学术论文，学习一项新技能，还是在Python上编码，你都必须找到所有必要的信息。这是教育的重要组成部分，尤其是当你被要求完全理解某个特定主题的时候。但是你如何检查所有的关键信息呢?互联网上有各种各样的有价值的数据，但无用的东西也相当多。你如何区分所有关键事实和垃圾，并迅速研究这个主题?当然是用我们的信息汇总器!
还在准备学习编程或写一篇议论文，而不是浪费时间和电力在网上阅读废话吗?我们的工具当然适合你。为了突出显示重要信息，我们的生成器将扫描您粘贴在上面空格中的整个文本。接下来，它将确定包含核心含义的关键字和句子。它将把它们组合成一个或几个段落的简短摘要。因此，欢迎您检查它们而不是原始文本。就这些，祝你好运!
下面，您将发现不同类型的摘要以及如何将项目的信息可视化。
如何可视化你总结的信息
正如您所看到的，您可以用这个生成器总结信息，从而更快地阅读和理解它。然而，那会不会帮助你记忆？把它放在你的项目里怎么样?在这些情况下，您将受益于学习如何可视化信息。在这里，我们解释了如何做到这一点。
要创建基本数据的可视化摘要，您可以使用以下工具:
- 词云
词云是一种简单而有效的方法来可视化重要的书面信息。这些程序扫描文本，找到最常用的单词。然后它们会以不同的尺寸显示，根据它们在文章、文章、网站等中出现的频率而变大或变小。这一过程也揭示了两个给定文本之间的差异。
- 饼图
使用百分比或比率?没有比饼图更好的方式来展示它们了。这种类型的数据可视化说明了一个整体的几个部分之间的关系。这意味着饼图的不同部分加起来应该是100%。
- 图
在可视化数据时，可以使用许多不同的图形。它们是描述数字信息的一种方便方法。从传统的散点图到更不寻常的东西，比如流图，你可以使用它们中的任何一个来唯一地表示你的变量。
- 区域地图
如果您需要描述地理信息，您总是可以使用区域地图。通过在选定的空间中放置不同的点，可以让观众看到它们的视觉分布。此外，它可以帮助识别模式和编目的数据密度。为了进一步改进您的区域地图，您可以使用不同大小和颜色的点。
- 决策树
当涉及到这种类型的数据可视化时，您可以创建一个树状图来显示不同的决策及其结果。它是伟大的分类和回归，并被用于许多不同的领域。例如，程序员使用决策树在Python中编码，开发机器学习等。然而，它们对任何学生都有帮助。你可以描述得出结论的过程。或者用决策树来解释你的想法的原因。
- Vien图
维恩图是由两个或两个以上的圆在中间交叉组成的。中心部分显示了重叠的信息，而外部的数据显示了数据集之间的差异。维恩图既适用于数值材料，也适用于文本材料。只要有可比性变量，什么都可以!
- 列图表
管理多年来收集的所有数据可能会很麻烦。如果你写的论文涉及很长一段时间，尤其如此。为了简化工作，可以使用柱状图。它们便于在一段时间内比较变量。
⭐三类信息摘要
在你的学习中，你可能需要很多类型和子类型的总结。有些在写摘要时很方便，而有些在引用源代码时是必要的。这就是为什么我们将所有的子类型合并为三个大类。下面将对它们进行详细解释。
- 主要观点总结。
读过学术文章或学术论文吗?那么，你对这种类型很熟悉了。主要观点摘要主要是关于关键事实的。它还提到了基本论点，文章的标题和作者。在某些情况下，它还包括所使用的资源。主要观点摘要向读者介绍他们将要阅读的文本，提供上下文和内容套用的论文。
- 基本论点摘要。
在基本论点总结和主要观点总结之间有一个显著的区别。后者只提到了写作的重点，而前者包含了作者的思考过程和证据。在这种类型中，你可以使用文本中的句子，所有的关键字，甚至直接引用。当我们觉得彻底解释作者的意图至关重要时，我们就求助于基本论点摘要。
- 概述总结。
大纲摘要复制了论文的结构。因此，你要列出所有的关键观点、论点和反论点。它们应该以与文本大纲相同的顺序出现。这种方法对于回应文章或对作者作品的深入研究是有效的。大纲摘要是三种类型中最长的一种，有时长达数段。
为了不浪费时间担心细节，我们为您提供使用我们的免费摘要机器人。当你需要尽可能快地缩短信息时，这是一个很好的工具。祝你学习好运!