KeyBorn _ Sprint Plan(12.4)

Aiorzyw 2022-12-04 22:26:45
The Link Your Classhttps://bbs.csdn.net/forums/MUEE308FZU202201
The Link of Requirements of This Assignmenthttps://bbs.csdn.net/topics/610142480
TeamName20_KeyBorn
Sprint Collection Linkhttps://bbs.csdn.net/topics/610304037
Video demo linkTemphttps://www.bilibili.com/video/BV1tK411X7RE/
GitHub linkhttps://github.com/Aiorang/EE301_Lab3

Summarize the previous work of the team

We completed the basic framework of the game, completed some of the art and drawing and story writing

Record the defense Opinions & Quesitons

Problem : How to promote your game?

Improvement plans

plan :Our plan is to promote it in the indie gaming community

Sprint team division of labor

Team membersDivision of Labor
Xiao ZhenKaiGame program production, report production
Zhong YiWeiGame plot and art production, video and blog production
Wu RuiChenGame art production

Team project's GitHub repository

GitHub repository

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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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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