【数据分享】2000-2022年全国1km分辨率的逐日PM10栅格数据
空气质量数据是在我们日常研究中经常使用的数据！之前我们给大家分享了2000-2022年全国范围逐日的PM2.5栅格数据和2013-2022年全国范围逐日SO2栅格数据（可查看之前的文章获悉详情）。 本次我们给大家带来的是2000-2022年全国范围的逐日的PM10栅格数据，原始数据格式为NetCDF (.nc)，空间分辨率为1km，单位为µg/m3，坐标系为WGS_1984。为了方便大家使用，我们将数据...
python毕设选题 - 大数据全国疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据
新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是 🚩 大数据全国疫情数据分析与3D可视化 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：2分工作量：3分创新点：4分 1 课题背景 基于大数据的新型冠状病毒疫情三维可视化，借助3D工具实现新冠病毒的可视化分析。 2 ...
Python编程读取csv文件数据分别计算RMSE、SD、R
使用 Pandas 和 NumPy 库，从 CSV 文件中读取数据，并对列名进行了更新。使用循环计算了三组数据的 RMSE、标准差和相关系数，并将结果打印输出。其中，RMSE（Root Mean Squared Error）是衡量预测值和真实值之间误差的一种方法；SD（Standard Deviation）是预测值和真实值之间误差的标准差；R（Correlation Coefficient）是衡量预测...
【数据分享】1929-2023年全球站点的逐日降水量数据（Shp\Excel\免费获取）
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、湿度等指标，说到常用的降水数据，最详细的降水数据是具体到气象监测站点的降水数据！ 有关气象指标的监测站点数据，之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐日平均气温数据、逐日最高气温数据、逐日最低气温数据逐日降雪深度数据和逐日平均能见度数据（均可查看之前的文章获悉详情）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——1929...
【数据分享】1929-2023年全球站点的逐日平均风速数据（Shp\Excel\免费获取）
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、能见度等指标，说到气象数据，最详细的气象数据是具体到气象监测站点的数据！ 有关气象指标的监测站点数据，之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐日平均气温数据、逐日最高气温数据、逐日最低气温数据逐日降雪深度数据、逐日平均能见度数据和逐日降水量数据（均可查看之前的文章获悉详情）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——...
大数据毕业设计PySpark+PyFlink航班预测系统 飞机票航班数据分析可视化大屏 机票预测 机票爬虫 飞机票推荐系统 大数据毕业设计 计算机毕业设计
N CNN RNN卷积神经预测 K-means 线性回归)。 3.知识图谱neo4j可视化关系网络图。 4.后台管理系统。 计算机毕业设计吊打导师PySpark+PyFlink航班预测系统 飞机票航班数据分析可视化大屏 机票预测 机票爬虫 飞机票推荐系统 大数据毕业设计 航班预测算法代码如下，我将带领大家进行学习分享解析： import pandas as pd from sklearn.model_s...
【数据分享】1929-2023年全球站点的逐年平均降水量（Shp\Excel\免费获取）
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、湿度等指标，说到常用的降水数据，最详细的降水数据是具体到气象监测站点的降水数据！ 有关气象指标的监测站点数据，之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐年平均气温数据、逐年最高气温数据、逐年最低气温数据、逐年降雪深度数据和逐年平均能见度（均可查看之前的文章获悉详情）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——1929-...
2024美赛E题数学建模思路代码数据分享
2024 ICM Problem E: Sustainability of Property Insurance 本题要求选取不同大陆上经历极端天气的两个地区来为保险公司开发模型，本题的重点是找到尽可能多而全的数据，包括天气数据，经济数据，人口数据等。 模型选择： 对于气候： l根据历史的气候数据，对未来的极端天气进行预测（时间序列分析），可以利用季节性ARIMA，长短期记忆网络（LSTM），向量自回...
Python 数据分析（PYDA）第三版（七）
请参见图 A.2 以查看数据类型层次结构和父-子类关系的图表。¹ 图 A.2：NumPy 数据类型类层次结构 A.2 高级数组操作 除了花式索引、切片和布尔子集之外，还有许多处理数组的方法。虽然大部分数据分析应用程序的繁重工作由 pandas 中的高级函数处理，但您可能在某个时候需要编写一个在现有库中找不到的数据算法。 重新塑形数组 在许多情况下，您可以将一个数组从一种形状转换为另一种形状而不复制任何数...
Python 数据分析（PYDA）第三版（二）
更深入地涵盖许多高级 NumPy 功能，比如广播（参见附录 A：高级 NumPy）。这些高级功能中的许多并不需要遵循本书的其余部分，但在您深入研究 Python 科学计算时可能会有所帮助。 对于大多数数据分析应用程序，我将关注的主要功能领域是： 用于数据整理和清洗、子集和过滤、转换以及任何其他类型计算的快速基于数组的操作 常见的数组算法，如排序、唯一值和集合操作 高效的描述统计和聚合/汇总数据 数据对齐...