基于Python爬虫的泰安市天气数据可视化分析

天气深刻影响着人们的生产生活,随着全媒体时代的到来,人们能从多种渠道接收各类天气数据。比起抽象的数据,生动的图像更能清晰有效地传达天气信息和呈现规律。文章利用Python爬虫技术获取了2022年泰安市历史天气数据,利用PyEcharts可视化工具对全年每月天气现象分布、全年最高和最低气温变化情况、全年风向分布进行直观的可视化展示。Python数据爬取+PyEcharts可视化方法简单高效,可为挖掘、整合不同类型的天气数据进行可视化展示提供参考方案,探索气象数据信息多元化表达途径,提高气象服务水平。     

气象格点数据在线可视化平台的设计与开发

气象格点数据是气象数值预报、数据融合、再分析等产品的主流格式,而该类数据的处理及可视化工具使用中存在专业性强、运行环境配置繁琐等问题,导致该类数据通常仅在气象行业内部使用,应用范围受到极大的限制,已不能满足科研、商业以及社会用户对气象格点数据使用需求。针对以上问题,该平台采用B/S、Node.js开发框架、集成WebGIS、D3.js等技术,实现了免安装、在线数据交互、融合可视化展示等功能。除了传统色斑图,还叠加了动态流场,实现了气象格点数据的综合动态展示。文中利用T639数值预报数据对该平台进行了检验,结果表明该系统能够准确客观地展示数据信息,同时其动态风场展示功能更有利于用户理解和应用数据。该平台的开发提升了气象格点数据的展示能力和效率,为格点数据的空间区域及多要素等关联可视化分析,提供了实用、便捷、有效的工具;同时结构化的开发,可为数值预报、再分析等系统的可视化集成提供开放的对接渠道。     

基于Python的网站访问数据可视化方法

针对当前网络访问数据可视化展示效率低、展示效果差等问题,引入Python开展对网站访问数据可视化方法的研究。首先,从采集网站访问数据、对数据进行预处理、基于Python构建访问数据深度挖掘模型等方面,分析该方法的设计流程;其次,进行对比实验。实验结果表明,新的可视化方法能够有效提高数据展示的效率,并实现对数据多种形式的描述和表达,促进数据利用价值的进一步提升。     

基于非结构化三角网格的流场可视化研究

FVCOM是一种被广泛应用的非结构化三角网格海洋数值模型,基于非结构化三角网格的海洋流场数据可视化对于分析海流的动态变化规律和研究海洋环境具有重要意义。论文通过分析FVCOM模拟产生的海洋流场数据,根据网格的面积和临界点进行粒子均匀随机化。在AMFCA算法的基础上添加视角像素参数,同时提出根据网格的面积大小采用局部步长进行轨迹计算。论文针对非结构化三角网格提出通过边列表进行点定位方法。在Cesium引擎下,采用基于动态粒子的流场可视化方法,使用WebGL对粒子运动轨迹进行渲染,实现了基于非结构化三角网格的流场可视化应用。现已实现对FVCOM数据进行流畅且准确的流场可视化,可基于本地服务器运行。     

气象大数据跨平台分析与应用技术研究

为了更好处理和应用诸如气象数值预报产品等非结构化的气象大数据,基于NetCDF技术实现了全序列气象数值预报产品原始格式解码、数据的格式转换以及生成符合各类数值预报产品特征的NetCDF格式的存储库,并将转换和重新组织的数值预报产品数据实时存储到相应的NetCDF库文件中;基于NCL（The NCAR Command Language）编程语言读取NetCDF库文件中的数据生成精度高、内容展现丰富的数值预报图形产品,并提供给业务用使用,业务运行结果表明大数据处理技术的引入对气象大数据在业务中的应用具有一定的促进作用。     

Python技术在数据可视化中的应用研究

在数据科学飞速发展的今天,传统数据分析已经不能满足大数据时代的需求。为了能够对数据进行更有效的分析,利用拥有强大绘图功能的Python语言处理数据可视化是十分必要的。本文利用Python包含的基本库进行实例数据可视化,对数据以柱状图、折线图、词云等形式插入呈现。同时对Python在数据可视化中的优势进行分析,展示利用Python进行数据可视化的优势。研究结果表明,利用Python将数据用图表及其他更直观的方式等能够帮助人们快速处理和理解数据。     

海洋科学数据管理与可视化平台

海洋科学数据作为我国海洋科技创新发展的战略资源,是一个可持续发展的要素.然而海洋科学数据涉及学科众多、类型复杂、来源多样、格式迥异等特点,数据处理和可视化处理难度大.平台通过引入WebGIS技术,针对海洋科学数据特点,结合海洋科学数据业务,实现海洋数据的一体化管理、分析与可视化处理.     

基于结构化粒子模型的云可视化应用

云数据的三维可视化模拟一直是计算机图形学和气象科学领域的研究热点。提出了基于WRF模式数据的建模与渲染技术,以实现真实云数据三维可视化模拟。针对粒子系统建模复杂、实时性差的问题,首先通过计算云粒子之间的相互关系建立结构化粒子模型,实现WRF云数据的建模;然后利用光照模型和公告牌技术对建模粒子进行光照渲染和三维模拟,同时结合Imposter技术提高纹理绘制速度和效果。实验仿真结果验证了该方法在提高云数据的建模与渲染速度,提高云三维可视化的逼真度方面的有效性。     

Python在数据可视化中的应用

数据可视化是许多科研领域的关键环节。当前有很多可视化工具,如Origin、Sigmaplot、Matlib等。这些工具有很多是商业化的软件,并不具备数据统计分析能力。本文介绍一种基于Python的新兴的、免费的可视化方法。Python更接近人类的自然语言,易学,并且具有强大的数据爬取、预处理、统计分析、挖掘和可视化功能,在网络爬虫、大数据、云计算、人工智能等众多领域都有广泛应用。本文首先介绍了Python语言的特点,然后介绍常用可视化库,并通过示例来展示用Python做可视化的优势。     

基于Flask框架的疫情数据可视化分析

在新冠肺炎疫情背景下,通过数据爬虫技术获取开源的疫情数据,经数据处理后形成数据集,利用可视化技术进行数据可视化与数据分析.介绍了数据爬取与处理方法,利用Python语言的Flask框架等可视化技术完成疫情数据可视化,从多角度、多方面展示与分析疫情数据.帮助民众充分了解全国各地的疫情情况、疫情发展趋势以及疫苗接种情况.     

面向海洋环境监测的数据可视化控件设计

海洋环境监测对我国海洋经济的发展具有重要促进作用;针对当前海洋监测独有的数据可视化需求及软件复用度不高问题,提出一种基于ActiveX技术的数据可视化控件,在建立坐标映射模型基础上实现对多区域、异构海洋环境数据的标量场及矢量场展示,并提供鼠标漫游、图像放大、图像移动等丰富的界面交互手段;在实际应用中通过配置控件接口及属性便可将其复用在各类海洋监测系统中;实践表明该控件的引入满足了海洋环境监测需求,有效降低了海洋监测软件系统中数据可视化开发的复杂性。     

CFD非结构化网格格心格式数据高质量体绘制方法

3D非结构化网格格心格式数据是近年流场数值模拟结果的常见形式,目前的可视化方法无法直接绘制此类数据,通常采用外推技术将其转换为格点格式数据后再进行绘制.导致数据精度损失,严重影响绘制质量.在多遍光线投射算法框架下,设计一种非结构化网格格心格式数据直接采样计算方法(避免外推),使采样过程中的所有计算任务基于原始数据完成,...     

基于Flask和Vue的AIS数据分析系统设计与开发

为了更好的利用AIS数据,使用前后端分离的方法设计和开发了AIS数据分析系统,在本文中着重对此系统的整体架构和技术路线进行介绍。系统基于Python语言的Flask框架搭建后端数据和计算服务,前端基于Vue.js框架搭建页面,最终实现了基础信息展示、数据统计和可视化及聚类分析分析等功能。     

面向城市大数据的分布式并行获取方法研究

通过采取高效的分布式网络数据获取方法,结合大数据分析与人工智能技术,能够为传统行业建设与管理提供更加科学精准的分析与预测手段。以江苏省电力建设的投资成本预测为背景,基于主流python语言和分布式爬虫框架scrapy研究深层网络爬虫,根据深层网络结构设计爬虫策略并实现并行网络数据抓取系统,大规模获取江苏省各地市的GDP、人口数量、企业分类、社区建设、交通建设等宏观经济数据。通过自然语言处理和正则表达式等技术,对获取到的结构化和非结构化数据进行数据清洗和文本处理,最终实现数据的可视化展示。     

基于Web的海洋叙词表的管理与可视化

海洋领域中许多有价值的数据被不同的术语所描述,这些术语出现命名不规范、格式不统一、同义词和一词多义等问题,给术语的管理、使用与查询带来困难。对已创建的基于维基百科分类体系构建的海洋叙词表进行相应的管理与可视化研究工作,利用HTML5.0、Java Script、C#为开发语言,对海洋叙词表进行系统开发管理,并实现术语词间关系的可视化。     

中成药多背景数据协作共享与可视化系统的设计与实现

近年来，中成药的使用频率和认可度逐步提升，相关信息平台、医疗终端，以及互联网持续产生海量多背景中成药数据。这些数据来源众多、演化较快、不易跟踪利用，难以有效支撑中成药相关领域的管理、决策与服务。基于此，利用Python爬虫技术，采集中成药大数据，尝试整合多种中成药信息资源，利用PostgreSQL数据存储技术，构建包括中成药政策、技术与流通等多背景的数据库；其次使用Flask框架设计实现系统相关的功能与界面，为不同权限的用户提供不同程度的数据管理服务；最后借助ECharts技术对用户关心的一系列药品指标数据进行可视化展示。系统力图改善中成药多背景数据孤立现象，更好地为领域专家或普通用户提供中成药多背景数据的协作共享与可视化服务。     

新生数据可视化系统的设计与实现

随着高等教育的普及,高校招生数量逐年递增。对于新生数据的分析有助于帮助学校更好地了解学生情况,有 助于教学、学生管理等工作的开展。基于此,设计并实现了新生数据可视化系统,汇总新生数据,并通过学院大屏进行可视化 的展现。系统基于Python语言,采用前后端分离的技术实现。后端通过Python Flask框架和SqlAlchem y提供数据接口,前后端 通过AJAX 传递数据,前端通过Vue+ EC harts进行数据可视化展现。     

Python语言在数据分析和处理中的应用

Python作为一种高级编程语言,凭借其简洁的语法和丰富的生态系统,已经成为数据科学领域的重要工具之一。文章主要探讨Python语言在数据分析和处理中的广泛应用,介绍Python在数据分析和处理中的基本特点,详细讨论Python在数据清洗、可视化、统计分析和机器学习等方面的应用。通过实际案例和应用场景的分析,展示Python在数据领域的强大潜力和灵活性。     

基于Python爬虫的招聘信息数据可视化分析

本文利用Python网络爬虫技术对猎聘网上公司的招聘信息进行爬虫分析,整合处理爬虫得到的数据。通过数据可视化技术,展现招聘城市分布状况,分析研究各类招聘岗位与薪资、学历要求的关系,直观地展示了互联网行业招聘现状,为求职者提供相关就业信息。     

分子结构与基因序列数据综合可视化方法研究

随着系统生物学的兴起和迅速发展,为了探索不同生物层次信息之间的关联关系,对不同层次生物科学计算数据综合可视化的需求日益迫切。不同层次的生物数据的组织管理是实现综合可视化的基础和关键技术,因此文中面向生物信息可视化领域的需求,基于综合可视化集成框架,提出了一种分子结构与基因序列数据的元数据组织模型与关联数据自动生成方法。该方法通过定义包括分子结构、基因序列以及分子结构/基因序列关联信息三类数据的元数据模型,建立了该两个层次和领域数据的关联关系,确定了关联数据描述格式;利用先进的XML技术实现了分子领域和基因序列领域元数据的自动提取和转换。在此基础之上开发了一个分子结构数据与基因序列数据综合可视化原型系统,取得了良好的试用效果。