python实现气象数据分析第28页

利用低代码 BI 平台获得竞争优势：实现数据分析与业务决策的革新

介绍疫情迫使企业优先考虑数字化转型。由于公司被迫参加计划外的数字化速成课程，这种文化转变将数字技术的采用加速了数年。转向数字解决方案已成倍增加了跨行业生成的数据量。大量数据可以更好地了解运营、客户和市场，还可以推动任何组织的创新。但是仅仅收集这些数据是不够的——你必须能够利用它来采取行动。从管理良好的数据中分析、解释和做出明智业务决策的能力对于任何组织的成功都至关重要。原始数据与分析程序和策略相结

ZOHO卓豪·2024-02-09 11:47

终于来了！Python 编辑神器 Jupyter ，推出首款官方可视化 Debug 工具！

PyCharm、VSCode、JupyterNotebook都各有特色，Jupyter适合做数据分析这些需要可视化的操作，PyCharm更适合做完整的Python项目。

wade1203·2024-02-09 11:09

神器 Jupyter，终于来了！

PyCharm、VSCode、JupyterNotebook都各有特色，Jupyter适合做数据分析这些需要可视化的操作，PyCharm更适合做完整的Python项目。

Python数据之道·2024-02-09 11:38

【转发收藏】电力系统领域必读综述文章汇总

【不断更新】链接：百度网盘请输入提取码提取码：a701数据分析与预测高质量matlab代码【不断更新】链接：百度网盘请输入提取码提取码：qhyt各种最新智能优化算法及

电力系统爱好者·2024-02-09 11:35

不装anaconda下的Python环境配置

从此便陌路·2024-02-09 10:02

北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas PART1

前言1.开发工具*文本类开发工具*IDLE适用于python入门*sublimetext第三方编程工具*集成式开发工具*eclipse*pycharm*针对科学计算数据分析的IDLE*canopyanaconda

哇哇哇哇池·2024-02-09 09:04

python数据分析之表示

1numpy库入门1.1数据的维度（1）一维数据：列表和数组的比较相同：一组数据的有序结构区别：数组的数据类型相同，列表的数据类型可以不同（2）数据维度的python表示一维数据：列表（有序）和集合（无序）类型二维数据：列表类型（列表中嵌套列表）多维数据：列表类型高维数据：字典类型或数据表示格式（JSON、XML、YAML格式）1.2数组对象：ndarray（1）N维数组对象：ndarray（元素

别辜负眼前·2024-02-09 09:33

Python数据分析(二)数据采集与操作

目录：常用格式的本地数据读写Python的数据库基本操作数据库多表连接爬虫简介BeautifulSoup解析网页爬虫框架Scrapy实战案例：获取国内城市空气质量指数数据一.常用格式的本地数据读写常用的数据分析文件格式

L是晴子的球迷·2024-02-09 09:32

SegmentAnything官网demo使用vue+python实现

一、效果&准备工作1.效果没啥好说的，低质量复刻SAM官网https://segment-anything.com/需要提一点：所有生成embedding和mask的操作都是python后端做的，计算mask不是onnxruntime-web实现的，前端只负责了把rle编码的mask解码后画到canvas上，会有几十毫秒的网络传输延迟。我不会react和typescript，官网F12里的源代码太

欧内的手好汗·2024-02-09 09:52

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。

飞影铠甲·2024-02-09 08:04

数据分析案例 - 人力资源数据

目录1.了解该数据集的基本信息2.对变量进行描述性统计3.数据清洗4.计算数值型变量的相关系数5.使用交叉表（crosstab）统计不同部门员工的学历构成6.使用数据透视表（pivot_table）统计不同部门、不同性别员工的流失率：7.绘制反映不同性别员工占比的饼图（piechart）8.绘制不同部门员工人数的柱状图（barchart）9.绘制不同性别员工薪酬的箱型图（boxplot）10.绘制

Terry_trans·2024-02-09 08:57

数学建模-灰色预测最强讲义 GM（1，1）原理及Python实现

目录一、GM（1，1）模型预测原理二、GM（1，1）模型预测步骤2.1数据的检验与处理2.2建立模型2.3检验预测值三、案例灰色预测应用场景：时间序列预测灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型，即对原始数据做累加生成得到近似的指数规律再进行建模的方法。优点是不需要很多的数据，一般只需要4个数据就可以，能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题；

Terry_trans·2024-02-09 08:56

基于Python实现的协同过滤商品推荐系统购物商城电商项目源码PHP案例源代码APP大作业nodejs程序设计微信小程序计算机

IT实战课堂·2024-02-09 08:46

【数据分享】1929-2023年全球站点的逐年平均风速（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！

小鲨鱼-立方数据学社·2024-02-09 07:35

特大暴雨来袭！为确保青少年安全，广州全市“中小幼”停课！

据广东省气象部门消息，5月10日夜间一直到5月13日，广东省将会出现今年以来最大范围和最强的降水。据报道称，这次暴雨将是今年以来，强度最强、范围最广、持续时间最强的暴雨。

黄埔军校夏令营况教官·2024-02-09 07:58

python实现禅道bug定时通知钉钉群

共5个py文件搞定每天5点禅道状态通知给项目群，告知项目相关进度1、数据库"""-*-coding:utf-8-*-开发人员：咸鱼文件名称：DB.PY开发工具：PyCharm联系方式：[email protected]脚本说明：数据库链接封装，无需修改，这里连接的是禅道的数据库"""'''读取数据库数方法封装'''''importpymysqlfrompymysql.cursorsimportDictCurs

测试界的咸鱼仔·2024-02-09 07:28

形态学算法应用之连通分量提取的python实现——图像处理

原理连通分量提取是图像处理和计算机视觉中的一项基本任务，旨在识别图像中所有连通区域，并将它们作为独立对象处理。在二值图像中，连通分量通常指的是所有连接在一起的前景像素集合。这里的“连接”可以根据四连通或八连通的邻接关系来定义。连通分量提取的基本原理邻接关系：四连通：一个像素仅与其上、下、左、右四个邻域像素相连。八连通：一个像素与其上、下、左、右以及四个对角线方向的邻域像素相连。扫描算法：连通分量的

筱筱西雨·2024-02-09 06:50

形态学操作之开操作与闭操作的python实现——数字图像处理

原理图像处理中的开操作（Opening）和闭操作（Closing）是形态学（Morphological）操作的两个基本类型，它们都是基于膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）操作。这些操作通常用于二值化图像，但也可以应用于灰度图像。腐蚀（Erosion）腐蚀操作的目的是缩小或消除图像中的前景（通常是白色）对象。在腐蚀操作中，使用一个结构元素（或核）在图像上滑动。如果结构元素在某个位置下的

筱筱西雨·2024-02-09 06:19

形态学算法之边界提取的简单python实现——图像处理

原理图像处理中的边界提取是一项基本而重要的任务，主要用于识别和提取图像中物体的轮廓或边界。具体流程1.边缘检测边界提取的第一步通常是边缘检测。边缘是图像亮度变化显著的地方，是物体与背景或不同物体间的分界线。边缘检测算法通过识别图像中的亮度梯度来查找边缘。常用的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts和Canny等。Sobel、Prewitt、Roberts算子：这些算子通过计算图

筱筱西雨·2024-02-09 06:47

为什么每年六月中旬到七月中旬，江淮地区都会出现持续阴雨天气？

第27篇文章文章类型：气象气候文/地理沙龙气候由气温、降水和光照等要素组成，降水是一种大气中的水汽凝结后以液态水或固态水降落到地面的现象。

地理沙龙·2024-02-09 06:25

Excel 回归分析解析

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。

wujingwin·2024-02-09 06:48

SQL条件判断语句嵌套window子句的应用【易错点】--HiveSql面试题25

目录0需求分析1数据准备3数据分析4小结0需求分析需求：表如下user_idgood_namegoods_typerk1hadoop1011hive1221sqoop2631hbase1041spark1351flink2661kafka1471oozie108

莫叫石榴姐·2024-02-09 06:00

Python实现堆排序

Python实现堆排序一、堆排序简介堆排序(HeapSort)是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。

小斌哥ge·2024-02-09 06:57

让精神在阅读中丰盈

阅读虽然不能改变人生的长度，却能延展人生的深度和厚度，还能塑造个人的品质和气象。因为有智慧，我们才能懂得如何对抗不确定性，在风浪面前有定力、有眼光、不焦虑。书籍的生命是被阅读唤醒的。

wyp随缘·2024-02-09 06:39

详解堆排序（python实现）

内部排序之堆排序时间复杂度O(nlogn)（实际上比nlogn略小）,空间复杂度O(1)，速度略逊于Sedgewick增量序列的希尔排序1.首先要知道什么是堆:简单来说堆就是一颗完全二叉树，如下图这样，通俗的讲除了最后一个有孩子的节点可以有一个左孩子或者有左右两个孩子，其他所有有孩子的节点都必须有左右两个孩子。完全二叉树在列表里面的存储顺序：tree_list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9

Game__Zero·2024-02-09 06:23

堆排序-Python实现

简述堆排序（HeapSort）是一种基于比较的排序算法，它利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。堆堆排序中的堆有大顶堆、小顶堆两种。他们都是完全二叉树。完全二叉树是指除了最后一层外，每一层都是完全填充的，并且最后一层的右边都是空的二叉树。大顶堆和小顶堆都是特殊的完全二叉树，它们的特点分别是每个节点的值都不

海哥python·2024-02-09 06:22

由内而外释放R的力量||摘自《R大数据分析实用指南》

摘者按：虽然经常在Linux上面处理数据，公司的服务器也不必太操心内存的问题（为公司吹牛的员工，还不快把我招了_）。但是，有时还是为了内存操心，会害怕outofmemory这样的报错。那么如何来避免这类问题，从而更有效地利用内存呢？R为什么会慢？数据必须读入内存R核心是单线程的R是一种解释语言使用ff和ffbase超越内存限制主要用于大数据的转换聚合与建模：深入ffandffbaseR语言操作my

周运来就是我·2024-02-09 05:37

迟旧迎新感悟

新年新气象，兔行四海天地福，龙飞九州风雨顺。时光不老，壮志凌云，与过去说声再见，和现在说声您好！再次相见相遇，美好未来可期，一起努力，真好！当下成长路上，迟旧迎新，万语千言，惜缘续缘，吉祥平安，

一叶迎秋·2024-02-09 05:12

一个军礼

气象报告上的最高气温早已突破四十摄氏度。骄阳下的羊城，更是热出七八度。炙热的阳光和城中的积热仿佛要将一条条黑黢黢的柏油路融化。现在，在路上只有两种人在忍受酷热——出租车司机和交通警察。

骆洋的随笔·2024-02-09 04:16

能帮你寻找远程工作的10个网站

而且根据当前的最新数据分析，在美国超过390万

小蜜蜂远程工作·2024-02-09 04:29

笔记：用户如何增长？

简单来讲就是策略型增长依靠数据驱动，通过，数据分析，BI(商业智能)

芦苇阅读·2024-02-09 04:04

Titanic - 1

复习一下，完成这篇分析报告需要进行的几个步骤：一、导入数据包与数据集二、数据分析1、总体预览2、描述性统计分析：使用统计学与绘图，初步了解数据之间相关性，为构造特征工程和模型建立做准备3、数据清洗4、建模与优

silent_eyes_77·2024-02-09 04:30

【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

01、引言本文涵盖主题：引言、数据准备、探索性数据分析、数据预处理、模型训练、模型评估。本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。

小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

单细胞：CEL-Seq2 数据分析（劝退篇）

参考文献：CEL-Seq2:sensitivehighly-multiplexedsingle-cellRNA-Seqgithub：GitHub-yanailab/CEL-Seq-pipeline下载：wgethttps://github.com/yanailab/CEL-Seq-pipeline/archive/refs/tags/v1.0.tar.gz解压后只有这些文件CEL-Seq-pipe

11的雾·2024-02-09 04:42

【超详细】用Python实现十大经典排序算法

吹翻书页的风·2024-02-09 03:32

亚马逊认证考试系列 - 知识点 - Redshift简介

AWSRedshift是一种快速、可扩展的数据仓库服务，可简化数据分析和BI工作负载的管理。它提供了强大的数据处理能力，使得用户能够轻松地分析海量的数据，并从中汲取有价值的信息。

customservice·2024-02-09 02:32

《MySQL 简易速速上手小册》第5章：高可用性和灾难恢复（2024 最新版）

构建高可用性MySQL解决方案5.1.1基础知识5.1.2重点案例：使用Python构建高可用性的电子商务平台数据库5.1.3拓展案例5.2数据备份策略和工具5.2.1基础知识5.2.2重点案例：使用Python

江帅帅·2024-02-09 02:56

【python】python实现代码雨【附源码】

欢迎来到英杰社区https://bbs.csdn.net/topics/617804998系列文章1新年烟花代码https://blog.csdn.net/m0_73367097/article/details/1354817792爱心代码https://blog.csdn.net/m0_73367097/article/details/136017032一、效果图：二、准备工作（1)、导入必要的

闫英杰·2024-02-09 02:25

设计模式系列教程—Observer Pattern（观察者模式）

1）案例分析一：REQ1：Vander接到一个外包的项目，项目是关于下一代Internet的气象观测站，此系统中三个部分是气象站（获取实际气象数据的物理装置），WeatherData对象（追踪来自气象站的数据

Vander1991·2024-02-09 02:34

关于二手房python数据分析及其可视化

python对杭州二手房数据分析该数据集来自网络公开数据，python语言，在数据分析方面，作为一柄利器，涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节。

杰瑞米的猫粮·2024-02-09 01:48

【Python】图解Pandas数据合并：concat、join、append

中最为常用的一个合并函数merge的使用，本文中介绍的是另外3个与合并操作相关的函数：concatjoinappend挑战SQL：图解Pandas的数据合并mergePandas连载本文是Pandas数据分析库的第

风度78·2024-02-09 01:38

C++课程设计：单词统计器

数据分析：在数据分析领域，单词统计可以用于分析文本数据的特征，例如词频分布、词汇多

Feelings◎·2024-02-09 00:11

数据探索与可视化:异常值

目录一.导读二.介绍①对于单个变量的异常值的查找Ⅰ.代码处理分析Ⅱ.可视化补充：四分位数1.定义：2.位置的确定②对于多个变量的异常值的查找三.结尾一.导读本篇我们进入到数据分析中经常能遇到的异常值问题

林浩杨·2024-02-09 00:00

快速上手Python三剑客--Pandas篇

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于Python编程语言的Pandas提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）Pandas

~聊音小生。·2024-02-08 23:22

2023年全国职业院校技能大赛大数据应用开发赛题第01套

而大数据时代，为人们提供一种全新的思路，通过大量的数据分析得出的结果将更加现实和准确。商家可以对客户的消费行为信息数据进行收集和整理，比如消费者购买产品的花

旺仔Sec·2024-02-08 22:50

第十三届脑电数据分析进阶班（直播：2023.9.3~9.16）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★“十三五”时期，脑科学与类脑研究被纳入“科技创新2030-重大项目”，将“以脑认知原理为主体，以类脑计算与脑机智能、

茗创科技·2024-02-08 22:44

零售商品数据分析不会做？试试这个模板

以零售业为例，零售商品数据分析可以怎么分析？一、提出问题分析之前，需要了解自身的分析需求，想通过数据分析了解到或发现什么？比如，从产品角度而言：1、哪些类别的商品销售量最多？带来的销售收入最高？

0d40d9b5ca84·2024-02-08 22:49

Log4j2漏洞(二)3种方式复现反弹shell

1、前言明天就是除夕了，提前祝大家：新年新气象，龙年龖龖！也祝愿自己2024年一切顺利！

大象只为你·2024-02-08 21:40

Python---python网络爬虫入门实践总结

（1）资料库（2）数据分析（3）人工智能：人物画像；推荐系统：今日头条、亚马逊等；图像识别；自然语言处理为什么用python写爬虫？java：代码量很大，重构成本变大。php

maidu_xbd·2024-02-08 20:15

叶贝斯定律 -有深入浅数据分析(第六章)

有一种人沉默寡言，厌恶社交。只喜欢专注自己手头事情A农民B科研工作者老张判断这种人是A因为老张认识500个农民，10个科研工作者其中500个农民有200个农民沉默寡言，10个科研工作者10个沉默寡言这个得出结论200/500=40%沉默寡言农民10/10=100%沉默寡言科研工作者200农民vs10科研工作者所以老张认为农民可能性高200/(200+100)=95%小李判断这种人是B因为老张认识5

龙马啊·2024-02-08 20:58

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