Asien-Pazifik-Pokal 2023, Asien-Pazifik-Region Frage C Gedankenmodell: Sobald wie möglich nach Spielbeginn aktualisiert, erhalten Sie die Visitenkarte am Ende des Artikels
【Zeitplan】
Anmeldeschluss: 22. November 2023 (Mittwoch, Pekinger Zeit)
Wettbewerbsbeginn: Pekinger Zeit im Jahr 2023, 23. November ( Donnerstag) 6:00 Uhr
Endzeit des Wettbewerbs: 27. November 2023 (Montag) 9:00 Uhr Pekinger Zeit
Frist für die Einreichung von Beiträgen: 9:00 Uhr Uhr am 27. November 2023 (Montag), Pekinger Zeit
Frist für die Einreichung des Verpflichtungsschreibens und der Anhänge: 9:00 Uhr am 27. November 2023, Pekinger Zeit< a i= 6> Phase der Ergebnisbekanntgabe: vor dem 30. Januar 2024
【Auszeichnung der Auszeichnungen】
Bei diesem Wettbewerb gibt es Level-Auszeichnungen, Auszeichnungen für herausragende Organisationen und Auszeichnungen für herausragende Ausbilder. Das Verhältnis der Stufenzuteilungen ist wie folgt.
Innovationspreis „Asia-Pacific Cup“: 6 Teams (2 für jede Frage), Bonus 1.000 Yuan/Team + „Innovation Award“-Trophäe + Belohnungen für die Peripherie im asiatisch-pazifischen Raum + Veröffentlichung herausragender Aufsätze < a i=1 > Erster Preis: 5 %, Urkunde Zweiter Preis: 15 %, Urkunde Dritter Preis: 25 %, Urkunde Successful Entry Award: Erfolgreiche Einreichung der Arbeit Weitere Belohnungsrichtlinien: Bitte beachten Sie die „Belohnungsregeln für College-Studenten im mathematischen Modellierungswettbewerb im asiatisch-pazifischen Raum“ (kann von der offiziellen Homepage heruntergeladen werden). Hinweis: Die oben genannten Zertifikate umfassen eine Papierversion und eine elektronische Version
Auszeichnung für herausragende Organisationen: Basierend auf der Anzahl der teilnehmenden Teams
Auszeichnung für herausragende Ausbilder: Umfassende Bewertung basierend auf der Anzahl der teilnehmenden Teams und Auszeichnungen
import openpyxl
def dataGet():
file2 = openpyxl.load_workbook('森林覆盖率.xlsx')
file2training = file2.get_sheet_by_name('Sheet1')
data_all = []
for line in file2training.iter_rows(min_row=1, max_row=60, min_col=2, max_col=2):
data = []
for d in line:
data.append(d.value)
data_all.append(data[0])
return data_all
data_all = dataGet()
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
ytic = MultipleLocator(10)
xtic = MultipleLocator(1)
fig = plt.figure(figsize=(12,8))
ax = plt.subplot(1,1,1)
plt.grid()
label = [str(i) for i in range(1962, 2022)]
line1, =plt.plot(data_all, linestyle='-',color='black') # coral
ax.yaxis.set_major_locator(ytic)
ax.xaxis.set_major_locator(xtic)
ax.set_ylim(bottom=0)
ax.set_xlim(left=0)
import numpy as np
plt.xticks(np.arange(len(label)), np.arange(len(label)), rotation=60)
plt.xticks(range(len(label)), label)
plt.xlabel('Year',size=10)
plt.ylabel("Forest coverage",size=10)
plt.title('Forest coverage rate')
plt.show()