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旅游大数据烟台

发布日期:2020/7/14 21:07:30 浏览:104

来源时间为:2019-05-23

产业园落户开发区9月18日,中国智慧城市产业联盟、中金数据公司、山东浪潮集团三方签订战略合作协议,“烟台大数据产业园”在烟台开发区揭牌。该产业园以烟台中金数据园区为基础,具体开展建设运营...

黄山工商大学派斯学院

烟台大数据产业园落户开发区

9月18日,中国智慧城市产业联盟、中金数据公司、山东浪潮集团三方签订战略合作协议,“烟台大数据产业园”在烟台开发区揭牌。

该产业园以烟台中金数据园区为基础,具体开展建设运营云计算中心,建设大数据平台,提供大数据服务,建设科技双创支撑平台,服务大众创业、万众创新;探索建设跨境电子信息产品交易平台业务。力争用3-5年时间,打造成为融合生态、科技、智慧为一体的“烟台大数据智慧产业园”。

“该产业园将在做大做强大数据外包服务业的同时,构建烟台市集大数据生产、采集、存储、分析、应用和创新完整的产业生态圈,建设以发展大数据产业为核心的创新创业孵化基地,加快本地高水平大数据行业的企业育成,产业向集聚、集群、集约方向发展,推动大数据产业成为烟台经济社会发展的新引擎,成为对山东省有示范引领的现代化新兴大数据和互联网 产业基地。”中金数据公司总裁张利向记者介绍。

大数据产业快速发展,已成为国家重点扶持的战略性产业,未来将创造出万亿级别的新兴市场。

烟台早在2013年就纳入全国智慧城市建设试点,已出台专项规划,全面推进基础设施、公共平台、智慧应用、智慧产业等四大重点任务。烟台开发区作为全市的经济龙头,始终把智慧城市建设作为加快产业转调发展、提速城市现代化的战略举措,科学布局大数据、云计算产业发展,在全市率先完成了政务云资源整合,并积极推动产业信息化建设,稳步实施智慧民生、智慧旅游等服务,走在了全市前列。

目前,烟台开发区已携手中金数据系统有限公司,建成了800台云主机、500台云桌面,1PB云存储,2000平米办公区的信息化众创“云平台”。今后五年,开发区力争建成全省大数据产业园区和区域云计算产业重要承载基地。到2020年,开发区大数据产业将释放出600亿元的产值交易额。

本文转自d1net(转载)

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2019-10-0410:56:19

第四部分:可视化(15分)近些年空气污染在我国很多地区非常严重,其中PM2.5作为衡量空气质量的一个重要指标,当前数据为2018年12月份1号-10号全国大部分城市的站点检测数据。接下来我们将这些数据进行可视化来看...

第四部分:可视化(15分)

近些年空气污染在我国很多地区非常严重,其中PM2.5作为衡量空气质量的一个重要指标,当前数据为2018年12月份1号-10号全国大部分城市的站点检测数据。接下来我们将这些数据进行可视化来看下PM2.5的分布情况。

数据:

利用Bar图输出城市(city)合肥、黄山、芜湖的PM2.5指数,Y轴表示平均数,;X轴表示城市名称,(5分)

要求将输出的直方图保存成图像文件,程序源代码截图,

代码文件:

importnumpyasnp

importpandasaspd

北京赛车PK10计划importmatplotlib。pyplotasplt

frompandasimportSeries,DataFrame

df=pd。read_csv(new1)

plt。rcParams[font。sans-serif]=[SimHei]

s1=df[PM2。5指数]。loc[df[城市]==合肥]。mean

s2=df[PM2.5指数].loc[df[城市]==黄山].mean

北京赛车PK10计划s3=df[PM2.5指数].loc[df[城市]==芜湖].mean

list=[s1,s2,s3]

list_name=[合肥,黄山,芜湖]

plt.bar(range(len(list)),list,tick_label=list_name,color=green)

plt.title(合肥、黄山、芜湖三个城市的平均PM2.5指数)

北京赛车PK10计划plt。xlabel(城市名称)

plt.ylabel(平均数)

plt.savefig(1.png )

plt。show

结果:

2.利用折线图,画出城市,各城市随时间的pm2.5值变化

要求将输出的折线图保存成图像文件Y轴表示pm2.5的值,X轴表示日期,城市

要求:(5分)

折线图中含图例;

不同的城市用不同的颜色表达;

代码文件:

importnumpyasnp

importpandasaspd

importmatplotlib。pyplotasplt

frompandasimportSeries,DataFrame

df=pd.read_csv(new1)

plt.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]

fig=plt。figure(figsize=(10,6))

s1=df.loc[df[城市]==合肥]

a1=s1[PM2.5指数].loc[s1[日期]==20181201].mean

a2=s1[PM2.5指数].loc[s1[日期]==20181202].mean

a3=s1[PM2.5指数].loc[s1[日期]==20181203].mean

a4=s1[PM2.5指数].loc[s1[日期]==20181204].mean

a5=s1[PM2。5指数]。loc[s1[日期]==20181205]。mean

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a7=s1[PM2.5指数].loc[s1[日期]==20181207].mean

a8=s1[PM2.5指数].loc[s1[日期]==20181208].mean

北京赛车PK10计划a9=s1[PM2。5指数]。loc[s1[日期]==20181209]。mean

a10=s1[PM2.5指数].loc[s1[日期]==20181210].mean

list1=[a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9,a10]

#print(a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9,a10)

s2=df.loc[df[城市]==黄山]

北京赛车PK10计划b1=s2[PM2.5指数].loc[s2[日期]==20181201].mean

b2=s2[PM2.5指数].loc[s2[日期]==20181202].mean

北京赛车PK10计划b3=s2[PM2.5指数].loc[s2[日期]==20181203].mean

b4=s2[PM2。5指数]。loc[s2[日期]==20181204]。mean

b5=s2[PM2.5指数].loc[s2[日期]==20181205].mean

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b8=s2[PM2。5指数]。loc[s2[日期]==20181208]。mean

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list2=[b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8,b9,b10]

#print(b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8,b9,b10)

s3=df.loc[df[城市]==芜湖]

c1=s3[PM2.5指数].loc[s3[日期]==20181201].mean

北京赛车PK10计划c2=s3[PM2.5指数].loc[s3[日期]==20181202].mean

c3=s3[PM2.5指数].loc[s3[日期]==20181203].mean

c4=s3[PM2.5指数].loc[s3[日期]==20181204].mean

c5=s3[PM2。5指数]。loc[s3[日期]==20181205]。mean

c6=s3[PM2.5指数].loc[s3[日期]==20181206].mean

c7=s3[PM2.5指数].loc[s3[日期]==20181207].mean

c8=s3[PM2.5指数].loc[s3[日期]==20181208].mean

c9=s3[PM2.5指数].loc[s3[日期]==20181209].mean

c10=s3[PM2。5指数]。loc[s3[日期]==20181210]。mean

北京赛车PK10计划list3=[c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10]

#print(c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10)

x=[2018-12-01,2018-12-02,2018-12-03,2018-12-04,2018-12-05,2018-12-06,2018-12-07,2018-12-08,2018-12-09,2018-12-10]

plt.plot(x,list1,marker=o,color=red,label=合肥)

plt。plot(x,list2,marker=o,color=blue,label=黄山)

plt.plot(x,list3,marker=o,color=black,label=芜湖)

plt。legend

plt.title(各城市随时间的pm2.5值变化)

plt.ylabel(PM2.5的值)

plt.xlabel(日期)

plt.savefig(2.png )

plt.show

结果截图:

3、利用柱线混合图形画出合肥市,高新区,庐阳区的pm2.5的值。要求将输出的折线图保存成图像文件,X轴表示时间,柱状表示高新区的pm2.5的值,线形表示庐阳区的pm2.5的值。(5分)

要求:

图形中含有图例

北京赛车PK10计划importnumpyasnp

importpandasaspd

北京赛车PK10计划importmatplotlib.pyplotasplt

frompandasimportSeries,DataFrame

北京赛车PK10计划df=pd.read_csv(new1)

plt.rcParams[font.sans-se

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