2021年「博客之星」参赛博主:海拥✘

海拥✘ 博客之星
优质创作者: 编程框架技术领域
领域专家: 前端开发技术领域
2021-12-28 10:20:32
加精
  • CSDN原力计划作者,全栈领域优质创作者
  • 华为云享专家,HDZ核心组成员
  • InfoQ写作平台 —— 签约作者
  • 掘金资讯创作者,2021年度人气作者No.21
  • 2021爱智征文 一等奖,Go+ 征文大赛 创作奖
  • CSDN摸鱼社区 创建者
  • haiyong.site 网站站长
  • 公众号【海拥】作者

全网粉丝8万+,我是一枚爱好计算机科学,乐于分享技术与快乐的博主,正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投个五星👇👇👇

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qq_50467797 2022-12-28
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五星互奶,期待回访:https://bbs.csdn.net/topics/611387229

小白白程序员 博客之星 2022-01-11
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已五星。我的链接:
https://bbs.csdn.net/topics/603961112

默默花上开 2022-01-08
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已五星回评,留言必回。https://bbs.csdn.net/topics/603961934

小成同学_ 2022-01-07
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Keep_Trying_Go 博客新星 2022-01-07
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五星已给出,感谢大佬也支持一下。
https://bbs.csdn.net/topics/603957588

代码写注释 2022-01-06
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已五星。欢迎互评。

智达教育‍ 2022-01-06
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已星 欢迎互评,必回 https://bbs.csdn.net/topics/603957796

D大调奏鸣曲_第七序章_ 博客新星 2022-01-06
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bay0net 博客之星 2022-01-06
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已五星,欢迎互评呀:https://bbs.csdn.net/topics/603961780

程序员的面试宝典 博客之星 2022-01-06
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以支持5星,幸苦各位大佬支持一下,必回支持,我的评论区留下连接 https://bbs.csdn.net/topics/603957841

剑客阿良_ALiang 博客之星 2022-01-06
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五星好评一波,欢迎五星回评https://bbs.csdn.net/topics/603956455

阿Q说代码 博客之星 2022-01-06
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租房就下房东直租APP 博客之星 2022-01-06
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7级原力 已五星好评⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐,期待大佬回访,诚信互评,留言必回: https://bbs.csdn.net/topics/603956917
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此星光明 博客之星 2022-01-06
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已给大佬5星,期待回评。原力8星,互评必回:https://bbs.csdn.net/topics/603955725

ReyZhang 博客之星 2022-01-06
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已五星好评,期待大佬回访 https://bbs.csdn.net/topics/603958239

柏常青 博客之星 2022-01-06
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已投5星,欢迎回访!https://bbs.csdn.net/topics/603962517

空山新雨后~ 博客新星 2022-01-06
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嵌入式历练者 博客新星 2022-01-06
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感谢各位老铁的五星好评,评论区留下你们的链接吧!

五星好评冲冲冲 https://bbs.csdn.net/topics/603955636

谁吃薄荷糖 博客之星 2022-01-05
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https://bbs.csdn.net/topics/603955520


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都是7级原力的大号,放肆点!

互相欣赏的好处就是:我说你帅,你说我帅,这样大家都是帅~~~

针对网址不是超链接的小伙伴:建议用pc发,不然你的网址不是超链接~~~

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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和分析。 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分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 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分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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