Editei-o com meu celular enquanto viajava. Pode haver problemas com o formato do código. Terei que usar meu computador para modificá-lo quando voltar.
Sua acridina Xiao Xiao!
Com o rápido desenvolvimento do turismo, cada vez mais pessoas optam por viajar durante as férias. O feriado do Primeiro de Maio é uma das épocas turísticas mais populares na China, atraindo um grande número de turistas a vários locais pitorescos. Este blog apresentará como usar Python para analisar e contar o fluxo de pessoas durante o feriado do Primeiro de Maio na cidade de Zibo. Começará com a sintaxe básica e se aprofundará gradualmente para ajudar os leitores a dominar a aplicação de Python na análise de fluxo turístico.
gramática básica
Por ser uma linguagem de programação de alto nível, Python é fácil de aprender e possui sintaxe clara. Aqui estão alguns elementos básicos de sintaxe:
Variáveis e tipos de dados
Variáveis em Python não precisam ser declaradas, apenas atribua um valor a elas. Os tipos de dados básicos em Python incluem inteiros, números de ponto flutuante, strings e tipos booleanos. Por exemplo:
x = 5 # Tipo inteiro
y = 3.14 # Tipo de ponto flutuante
name = "John" # Tipo string
is_student = True # Tipo booleano
Estruturas de controle As
estruturas de controle em Python incluem instruções condicionais, instruções de loop e definições de funções. Por exemplo:
se x > 0:
imprimir("x é positivo")
elif x < 0:
imprimir("x é negativo")
outro:
imprimir("x é zero")
para i no intervalo (10):
imprimir (eu)
def quadrado (x):
retornar x * x
estrutura de dados
As estruturas de dados em Python incluem listas, tuplas e dicionários. Por exemplo:
planilha1 = [1, 2, 3, 4]
tupla1 = (1, 2, 3, 4)
dict1 = {'nome': 'João', 'idade': 30}
coleção de dados
Antes de realizar a análise, é necessário obter dados de viagens em áreas relevantes, como dados de GPS de transporte público, dados de taxímetros, etc. Você pode usar um programa rastreador para capturar dados históricos no site do governo municipal ou da empresa de transporte público, ou pode usar a interface da API para obter dados atuais em tempo real.
A seguir está um exemplo de rastreamento usando a biblioteca Requests e a biblioteca BeautifulSoup:
solicitações de importação
da importação bs4 BeautifulSoup
url = "http://www.zbga.gov.cn/info/iList.jsp?cat_id=10005"
resposta = solicitações.get(url)
sopa = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
a_tags = sopa.find_all('a')
para um em a_tags:
se "五一" em a.string:
imprimir(a['href'])
Pré-processamento de dados
Limpe e formate os dados coletados para preparar o formato de dados necessário para análise. Isso inclui operações como desduplicação de dados, preenchimento de valores ausentes, conversão de tipo de dados e normalização de dados.
A seguir está um exemplo de uso da biblioteca Pandas para limpeza e processamento de dados:
importar pandas como pd
df = pd.read_csv("dados.csv")
df.dropna(inplace=True)
df['idade'] = df['idade'].apply(lambda x: int(x))
idade_média = df['idade'].mean()
imprimir(idade_média)
Visualização de dados
Use a biblioteca Matplotlib ou Seaborn do Python para desenhar gráficos visuais e analisar a distribuição e tendência do fluxo humano. Por exemplo, um gráfico de barras ou de linhas pode ser desenhado para mostrar a tendência das mudanças de tráfego em diferentes períodos de tempo e classificado de acordo com fatores como hora e localização.
A seguir está um exemplo de uso da biblioteca Matplotlib para visualização de dados:
importar matplotlib.pyplot como plt
intervalo_horário = ['8h00-10h00', '10h00-12h00', '12h00-14h00', '14h00-16h00', '16h00-18:00: 00']
contagem_de visitantes = [1000, 1200, 1500, 1800, 2000]
plt.bar(intervalo_tempo, contagem_visitantes)
Modelagem
Use bibliotecas relevantes de aprendizado de máquina em Python, como Scikit-learn, etc., para estabelecer modelos de regressão relevantes, como regressão linear, regressão polinomial, etc., para prever o fluxo humano futuro e determinar se o gerenciamento de tráfego na área correspondente precisa ser ser fortalecido.
A seguir está um exemplo de regressão linear usando a biblioteca Scikit-learn:
de sklearn.linear_model importar LinearRegression
importar numpy como np
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([3, 7, 11])
reg = Regressão Linear().fit(X, y)
imprimir(reg.coef_)
para concluir
Através das etapas acima, podemos obter os dados do fluxo turístico durante vários períodos durante o feriado do Primeiro de Maio na cidade de Zibo, visualizá-los e analisá-los. A tecnologia de aprendizagem automática também pode ser utilizada para prever futuros fluxos turísticos para determinar se a gestão do tráfego na área correspondente precisa de ser reforçada.
A facilidade de aprendizado e as bibliotecas ricas do Python o tornam ideal para análise de fluxo turístico. Espero que este blog possa ajudar os leitores a dominar a aplicação do Python na análise do fluxo turístico e contribuir para o desenvolvimento do turismo na cidade de Zibo.
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