使用Python进行城市研究系列课程的简单介绍

python课程内容都有哪些呢?

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相关问答

Q1: Python去哪里学？

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Q2: python数据分析综合项目--空气质量指数分析

近年来，我国的环境问题比较严重，很多城市出现了雾霾天气，当然也有很多城市空气依旧清新，为了研究具体的空气环境城市分布，我们采用了假设检验以及线性回归的思想对AQI（空气质量指数）进行分析和预测，其中AQI的值越大，表示空气质量越差，AQI值越小，表明空气质量越好。

1.列出空气质量优秀/较差的五个城市

2.全国空气质量分布情况

3.临海城市和内陆城市的空气质量对比

4.影响空气指数的因素

5.空气质量均值验证

City 城市名

AQI 空气质量指数

Precipitation 降雨量

GDP 城市生产总值

Temperature 温度

Longitude 经度

Latitude 纬度

Altitude 海拔高度

PopulationDensity 人口密度

Coastal 是否沿海

GreenCoverageRate 绿化覆盖率

Incineration(10,000ton) 焚烧量（10000吨）

在进行数据分析之前，我们对数据集进行观察并对其中的缺失值、重复值、异常值进行处理

我们发现降雨量数据中包含了4个缺失值，为了保证数据的精确，我们查一下降雨量的数据分布

很明显的呈现右偏分布，因此采用平均数来替代缺失值并不妥，我们这里用中位数来代替

GDP属性中检测出8条异常值，我们这里采取用极端值替换的方式，将异常值替换成最大值

数据集处理完毕之后，我们开始进行数据分析

按照AQI降序排列，选出排名前五以及后五的城市，进行可视化，结果如下

结论：空气质量较好的城市为韶关市、南平市、梅州市、基隆市、三明市，空气质量堪忧的城市分别为焦作市、锦州市、保定市、朝阳市、北京市

这里我们将AQI指数分为六个等级，并根据等级统计全国空气质量的等级情况

我们再用散点图绘制下全国的空气质量分布

结论：我国城市的空气质量集中在一级、二级和三级，高污染城市比例较低；从地理位置来看，西部城市空气质量优于东部城市，南部城市优于北部城市。

根据上面的结论我们发现，仿佛临海城市的空气质量普遍高于内陆地区，那么这个结论是否是真的呢？还需要进一步验证。

首先，我们来统计下不同地理环境的城市数量

第二步，绘制临海和内陆城市的AQI分布图

我们发现内陆城市AQI集中分布在50-100区间内，而沿海城市AQI集中分布在0-50区间，在此样本中，沿海的AQI分布低于内陆城市，但是这毕竟是样本，无法推测出总体分布情况，还需进一步探测。

第三步，统计AQI均值并绘制分布密度图

第四步，差异检验，查看内陆沿海AQI均值分布是否显著

我们先假设内陆城市和沿海城市的平均值相同

结果得出支持的概率为0.006，远低于0.05，因此我们否定原假设，选择备择假设，即内陆城市和沿海城市的平均值不相同

结论：经过分析，我们发现有超过99%的概率可以证明临海城市空气质量优于内陆城市的空气质量。

为了探究影响空气质量的具体因素，我们需要计算出两个变量之间的相关系数，以此进行判断，这里采用热力图进行可视化操作。

结论：从显示结果看出，AQI主要受降雨量和纬度的影响，其中降雨量越多，空气质量越好（0.4）；纬度越低，空气质量越好（-0.55）

当然，从整个图片来看，也能发现很多变量之间的关系，比如GDP与焚烧量的正相关系数达到了0.9，温度与纬度的负相关系数达到了-0.81等。

传闻空气质量均值在71左右，这个消息是否是准确的呢？我们进行一次验证。

首先计算样本的均值

结果显示为75.334

那么总体的均值是否为71呢？这里先假设总体的均值为71，进行t检验

结论：可以看出，偏离均值1.81倍的标准差，而且p值大于0.05，我们接受原假设（即空气质量均值在71左右）另外，我们还可以计算出在置信度为95%时，空气质量均值的置信区间为70-80。

Q3: 人工智能python课程是什么

人工智能python课程是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学课程。想学习人工智能python课程推荐选择【达内教育】。

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Q4: Python 数据可视化：地理信息可视化及扩展应用

在上一课中，我们已经介绍过使用 Plotly 实现地理信息可视化的方法。但是，那个工具对我们不是很友好，特别是由于某种不可抗力的存在，可能根本无法调试。

不过，pyecharts 的确在地理信息可视化上做得不错——如果仅做国内地图，特别推荐使用，还是通过示例来说明吧。

首先，要安装地图文件，安装方法如下：

不仅可以安装上述官方提供的地图文件，还能够自己制作个性化的地图扩展， 具体请点击这里参阅 。

有了上述基础，就可以进行地理信息可视化了（以下示例的数据源， 请点击这里查看 ）。

实现上述效果的类是 Geo，默认情况下绘制散点图，此外可以实现 type='effectScatter'（闪耀的散点图）和 type='heatmap'（热图）。

此图也是动态交互的，通过左侧图例选择不同数值范围，相应地会显示该范围内的数据。

如果按照前面所述安装了各种地图文件，还可以在 geo.add 方法中规定地理范围。

在 pyecharts 地图中认可的城市名称都如同上述结果显示的那样，例如“阜新”，不要写成“阜新市”。

下面就绘制江苏省的空气质量分布图。

输出结果：

这里的 geo.add 参数与前面的不同，导致了展示效果的差异。

一直以来，房价都是人们关注的话题，下面就用可视化的方式研究一下近十年（2009—2018 年）全国部分城市平均房价（数据源： ）。

输出结果：

在热图查看房价的基础上，为了更准确查看某些城市的房价走向，可以使用折线图看看趋势，例如下列几个城市。

使用Python进行城市研究系列课程的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、使用Python进行城市研究系列课程的信息别忘了在本站进行查找喔。