[已处理] 我的可用分怎么少了,呜呜。。。

jcrsjcrs 2010-01-30 03:11:21
如题
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c_hua6280 2010-02-01
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尊敬的用户jcrsjcrs,您好:

您注册成功后获得200可用分;及每日得分,详细信息如下:
2010-02-01 01:20:27 10 回帖加分 定时给回帖用户加可用分
2010-01-31 01:21:22 10 回帖加分 定时给回帖用户加可用分
2010-01-30 15:53:50 20 结帖 结帖返回50%帖子分数
2010-01-30 01:20:39 10 回帖加分 定时给回帖用户加可用分

您从成功注册到如今,可用分总计:250分

花费:发了两个帖子

有没有开发易学软件的?

花费40分可用分

另外一个帖子就是本帖,花费了5分可用分,总计花费45分。

您应该剩余可用分205分。您现在帐户里面实际剩余也是205分可用分。

您反馈的可用分减少一事,不是事实!不成立。

感谢您支持CSDN 社区!

Regards

====================================
如果我的回答已经解决了您的问题,希望您能够及时结帖。以便我们能够更方便,及时地看到其他用户的问题!
jcrsjcrs 2010-01-30
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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列析的需求。 2. **数据深度析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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