SE308-Lab1-1(832001213王兴)

猫猫泡芙喵喵喵 2022-10-22 10:24:59

目录

  • About Myself
  • My Skills
  • Professional Knowledge
  • Desired Technical Direction
  • Programming Experience
  • Purpose in SE
  • What I Want
  • How will I behave(The role I want to play)
  • Table
(Self - Introduce)

About Myself

I am a student of FZU. I like to play computer game, do exercise and study. I have been to several countries. I am now interest in tring different things and tasting dilicious food.

My Skills

I have learnt many skills in last 2.5 years in FZU:

Professional Knowledge

  1. Design A Simple Digital Circuit
  2. Coding Basic Program using C /C++ /Python
  3. Sign Up and Sign in CSDN and Github
  4. Searching Information in CSDN and Github

    Desired Technical Direction

  5. Network Security

    Programming Experience

    I am not skillful and practised in Coding yet. The amount of code I typed is less than 100(Maybe). But I am cooperate with others
    I hope this number will increse to 150~200 after SE.

    Purpose in SE

    What I Want

    I want to learn something helpful for seeking a job when I take part in Industrial Practice in the semester.

    How will I behave(The role I want to play)

    I hope that I can finish each Lab well in the course. So I will keep communication with my teammates. I will make efforts with them and sovling their doubt and problem once they ask me.

Table

The Link Your Classhttps://bbs.csdn.net/forums/MUEE308FZU202201
Requirements链接: link1
AimIntroduce Myself
MU/FZU ID20124325_832001213
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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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福州大学 梅努斯国际工程学院 软件工程(2022秋) 教学
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