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Python教育计划:掌握编程之钥

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下载需积分: 9 | 24KB | 更新于2025-08-15 | 200 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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标题:“education”与描述:“教育 只是我的教育计划”暗示了此文件与教育相关的主题有关。具体地,这个标题和描述可能指向一个与教育相关的工作计划、课程设计、教育项目或者是个人对教育领域探索的总结。由于描述中强调了“我的教育计划”,这可能意味着文档内容是关于个人的职业发展规划,或者是某个人为自己或他人设定的学习路径和教育目标。 标签“Python”表明文档内容很可能会涉及到Python编程语言。Python是一种广泛用于数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。在教育领域,Python可以被用于教授编程基础、数据科学、机器学习等课程。因此,如果这份“教育计划”是关于计算机科学、信息技术或者是编程的教育项目,Python将在其中扮演重要角色。可能是计划中包含了用Python进行教学、实践项目、或者是在课程设计中融入Python编程作为教学工具。 压缩包子文件的文件名称“education-master”则可能表明这是一个完整的、系统的教育计划或者是某个教育项目的主文件。文件名中的“master”可能意味着该计划是全面且权威的,覆盖了教育项目的方方面面,包括教学目标、课程设置、教学方法、评估标准、资源分配、时间规划等。 从给出的信息中我们可以总结以下知识点: 1. 教育计划 - 描述了个人的教育目标和实现这些目标的路径。 - 可能包含具体的课程学习、技能掌握、职业发展目标等。 - 可能涉及从初学者到高级学习者不同阶段的教育内容。 2. Python编程语言 - Python作为一种编程语言,在教育领域的应用。 - 可能用于教学编程基础、数据分析、人工智能等领域。 - Python的学习曲线较平缓,适合各个年龄段的学习者。 3. 教育项目或课程设计 - 详细的规划和组织教育内容。 - 教学大纲、时间表、教学方法和评估标准。 - 可能包括实践项目,通过动手实践来巩固学习内容。 4. 教育文件的结构 - 一个全面的教育计划文件应包含哪些部分。 - 如何设置学习目标、制定实施步骤和评估学习成果。 - 资源的整合和教学时间的规划。 综上所述,这个“education-master”文档可能是一个集教育理论与实践相结合的综合性教育计划,特别是强调Python编程技能的培养。它可能是为了帮助个人或团体学习者构建学习框架,掌握技术知识,并通过实际操作加深理解。对于教育工作者或教育机构来说,这样的教育计划能帮助他们更好地组织和实施教学活动,同时为学习者提供清晰的学习路径。对于学习者而言,一个清晰的教育计划有助于他们明确学习目标,有效地安排学习时间和资源,从而在学习过程中达到既定的教育目标。

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这是我我的代码,我想要实现通过折线图的legendopts,也就是折线图的图例配置项来同时控制玫瑰图,从而实现图表之间的交互,请给我一个合理的解决方案,并且给我完整代码from pyecharts.charts import Pie, Timeline, Line, Grid, Page from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.components import Table import pandas as pd # 读取 CSV 数据 df = pd.read_csv("年度数据.csv") # 获取指标和年份 indicators = df['指标'].unique() years = sorted(df.columns[1:].tolist()) # 对年份进行排序 # 创建一个字典来存储清洗后的数据 cleaned_data = {'年份': years} # 处理每个教育程度和性别 for indicator in indicators: if "人口数" not in indicator: continue # 提取教育程度和性别 if "男性" in indicator: education_level = indicator.replace('6岁及6岁以上', '').replace('男性人口数(人口抽样调查)(人)', '').strip() gender = '男性' elif "女性" in indicator: education_level = indicator.replace('6岁及6岁以上', '').replace('女性人口数(人口抽样调查)(人)', '').strip() gender = '女性' else: continue # 跳过不相关的指标 # 获取数据并排序 data = df[df['指标'] == indicator].values[0][1:].tolist() # 根据排序后的年份重新排列数据 sorted_data = [x for _, x in sorted(zip(df.columns[1:], data))] # 存储数据 cleaned_data[f"{gender}_{education_level}"] = sorted_data # 将清洗后的数据转换为 DataFrame cleaned_df = pd.DataFrame(cleaned_data) # 修改颜色生成函数 - 男性(蓝色系跨度更大) def generate_blue_colors(n): colors = [] # 从浅蓝到深蓝的更大跨度渐变 r_values = [200, 150, 100, 50, 0] # 红色分量递减 g_values = [230, 180, 130, 80, 30] # 绿色分量递减 b_values = [255, 255, 255, 255, 255] # 蓝色保持高值 for i in range(n): # 确保索引不越界 idx = min(i, len(r_values) - 1) color = f"rgb({r_values[idx]},{g_values[idx]},{b_values[idx]})" colors.append(color) return colors # 修改颜色生成函数 - 女性(以深粉色为基准进行渐变) def generate_soft_pink_colors(n): colors = [] # 以 #C2185B (194,24,91) 为基准的渐变 base_r, base_g, base_b = 194, 24, 91 # 生成从浅粉到深粉的更大跨度渐变 for i in range(n): # 计算渐变因子 (0到1之间) factor = i / (n - 1) if n > 1 else 0 # 从浅色 (接近白色) 到深粉色渐变 r = int(base_r * factor + 255 * (1 - factor)) g = int(base_g * factor + 220 * (1 - factor)) b = int(base_b * factor + 230 * (1 - factor)) color = f"rgb({r},{g},{b})" colors.append(color) return colors # 创建玫瑰图 def create_pie_chart(year_index, years, cleaned_df): current_year = years[year_index] year_data = cleaned_df.iloc[year_index] # 教育程度列表 education_levels = ['未上过学', '小学', '初中', '高中', '大专及以上'] # 计算各教育程度人口数 total_male = 0 total_female = 0 male_education_counts = [] female_education_counts = [] for level in education_levels: male_col = f"男性_{level}" female_col = f"女性_{level}" if male_col in cleaned_df.columns: male_count = year_data[male_col] male_education_counts.append(male_count) total_male += male_count if female_col in cleaned_df.columns: female_count = year_data[female_col] female_education_counts.append(female_count) total_female += female_count # 计算占比,保留两位小数 if total_male != 0: male_percentages = [round(count / total_male * 100, 2) for count in male_education_counts] else: male_percentages = [0] * len(education_levels) if total_female != 0: female_percentages = [round(count / total_female * 100, 2) for count in female_education_counts] else: female_percentages = [0] * len(education_levels) # 生成蓝色系和浅粉色系颜色列表 num_colors = len(education_levels) blue_colors = generate_blue_colors(num_colors) pink_colors = generate_soft_pink_colors(num_colors) # 创建玫瑰图 pie = ( # Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px', bg_color='white')) # Pie(init_opts=opts.InitOpts()) Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='100%', height='100%', bg_color='white')) ) # 添加男性系列并设置蓝色系颜色 pie.add( series_name="男性教育程度占比", data_pair=[(education_levels[i], male_percentages[i]) for i in range(len(education_levels))], radius=["30%", "55%"], center=["30%", "50%"], rosetype="radius", label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}%", position="outside"), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode( """function(params) { var colors = %s; return colors[params.dataIndex]; }""" % blue_colors )) ) # 添加女性系列并设置浅粉色系颜色 pie.add( series_name="女性教育程度占比", data_pair=[(education_levels[i], female_percentages[i]) for i in range(len(education_levels))], radius=["30%", "55%"], center=["70%", "50%"], rosetype="radius", label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}%", position="outside"), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode( """function(params) { var colors = %s; return colors[params.dataIndex]; }""" % pink_colors )) ) # 设置提示框样式 - 与折线图相似 tooltip_style = { "trigger": "item", "border_width": 2, "border_color": "#FFEB3B", # 亮黄色边框 "background_color": "rgba(255, 255, 255, 0.8)", # 半透明白色背景 "textstyle_opts": opts.TextStyleOpts(color="black", font_size=12) # 黑色文字 } # 设置全局选项 pie.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title=f"{current_year}教育程度占比(男左女右)", pos_left='center', pos_top='20', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black', font_size=16) ), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(**tooltip_style) # 应用提示框样式 ) # 设置系列选项 pie.set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}%") ) return pie # 创建时间轴 - 玫瑰图 timeline_pie = Timeline() timeline_pie.add_schema( play_interval=1000, is_auto_play=True, is_loop_play=False, ) # 为每个年份生成玫瑰图并添加到时间轴 for i in range(len(years)): pie_chart = create_pie_chart(i, years, cleaned_df) timeline_pie.add(pie_chart, str(years[i])) # 准备绘图数据 male_education = {} female_education = {} # 提取教育程度数据 for col in cleaned_df.columns: if col == '年份': continue gender, education_level = col.split('_', 1) if gender == '男性': if education_level != "": # 不要提取总人口数 male_education[education_level] = cleaned_df[col].values.tolist() elif gender == '女性': if education_level != "": # 不要提取总人口数 female_education[education_level] = cleaned_df[col].values.tolist() # 设置颜色主题 # 男性颜色主题(蓝色系) male_colors = [ "#1E88E5", # 蓝色 "#0D47A1", # 深蓝色 "#42A5F5", # 浅蓝色 "#64B5F6", # 更浅的蓝色 "#90CAF9" # 最浅的蓝色 ] # 女性颜色主题(粉色系) female_colors = [ "#EC407A", # 粉红色 "#C2185B", # 深粉色 "#F48FB1", # 浅粉色 "#F8BBD0", # 更浅的粉色 "#FFCDD2" # 最浅的粉色 ] # 创建一个函数来生成单个年份的图表组合 def create_combined_chart(year_index, years, male_education, female_education): current_year = years[year_index] start = max(0, year_index - 4) end = year_index + 1 current_years = years[start:end] # 设置男性提示框样式 - 亮黄色边框 male_tooltip_style = { "trigger": "axis", "border_width": 2, "border_color": "#FFEB3B", # 亮黄色边框 "background_color": "rgba(255, 255, 255, 0.8)", # 背景颜色和透明度 "textstyle_opts": opts.TextStyleOpts(color="black", font_size=12) # 文本样式 } # 设置女性提示框样式 - 亮粉色边框 female_tooltip_style = { "trigger": "axis", "border_width": 2, "border_color": "#FF4081", # 亮粉色边框 "background_color": "rgba(255, 255, 255, 0.8)", # 背景颜色和透明度 "textstyle_opts": opts.TextStyleOpts(color="black", font_size=12) # 文本样式 } # 创建男性教育程度折线图 male_line = ( Line() .add_xaxis(current_years) .set_global_opts( legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="2%", pos_left="center"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(**male_tooltip_style), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="人口数"), title_opts=opts.TitleOpts(title="男性人口受教育程度", pos_left="left") ) ) # 为男性教育程度设置不同的颜色 for index, (level, data) in enumerate(male_education.items()): current_data = data[start:end] male_line.add_yaxis( series_name=level, y_axis=current_data, is_symbol_show=True, is_smooth=True, stack="stack1", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=male_colors[index % len(male_colors)]), # 设置线条颜色 areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( color=male_colors[index % len(male_colors)], opacity=0.5 ), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 隐藏教育程度线条上的标签 ) # 添加男性人口总数线条,修改样式使其更有趣 if '男性_' in cleaned_df.columns: male_total = cleaned_df['男性_'].values.tolist() # 直接从清洗后的数据中获取 current_male_total = male_total[start:end] male_line.add_yaxis( series_name="男性人口", y_axis=current_male_total, is_symbol_show=True, symbol="circle", # 使用圆形标记点 symbol_size=10, # 增大标记点大小 is_smooth=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts( width=4, # 增加线条宽度 type_="dashed", # 使用虚线样式 color="#efb6d3", # 设置线条颜色为粉色 ), label_opts=opts.LabelOpts( is_show=False, # 隐藏平滑折线图上的标签 ), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="rgba(239, 182, 211, 0.8)", # 修改气泡颜色为半透明的粉色 border_color="#efb6d3", # 设置气泡边框颜色为粉色 border_width=2 # 设置气泡边框宽度 ), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( # 添加特殊标记点 data=[ opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"), opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值") ], label_opts=opts.LabelOpts( font_size=14, # 增大文字大小 color="black", # 设置文字颜色 background_color="rgba(255, 255, 255, 0.8)", # 设置文字背景颜色, ) ), markline_opts=opts.MarkLineOpts( # 添加趋势线 data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")], label_opts=opts.LabelOpts( font_size=14, # 增大文字大小 color="black", # 设置文字颜色 background_color="rgba(255, 255, 255, 0.8)", # 设置文字背景颜色, # formatter=lambda x: "{:.0f}".format(x) ) ), z=5, ) # 创建女性教育程度折线图 female_line = ( Line() .add_xaxis(current_years) .set_global_opts( legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="50%", pos_left="center"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(**female_tooltip_style), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="人口数"), title_opts=opts.TitleOpts(title="女性人口受教育程度", pos_left="left", pos_top="50%") ) ) # 为女性教育程度设置不同的颜色 for index, (level, data) in enumerate(female_education.items()): current_data = data[start:end] female_line.add_yaxis( series_name=level, y_axis=current_data, is_symbol_show=True, is_smooth=True, stack="stack2", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=female_colors[index % len(female_colors)]), # 使用女性颜色主题 areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( color=female_colors[index % len(female_colors)], # 使用女性颜色主题 opacity=0.5 ), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 隐藏教育程度线条上的标签 ) # 添加女性人口总数线条,修改样式使其更有趣 if '女性_' in cleaned_df.columns: female_total = cleaned_df['女性_'].values.tolist() # 直接从清洗后的数据中获取 current_female_total = female_total[start:end] female_line.add_yaxis( series_name="女性人口", y_axis=current_female_total, is_symbol_show=True, symbol="diamond", # 使用菱形标记点 symbol_size=10, # 增大标记点大小 is_smooth=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts( width=4, # 增加线条宽度 type_="dotted", # 使用点划线样式 color="#2196F3", # 更鲜艳的颜色 ), label_opts=opts.LabelOpts( is_show=False, # 隐藏平滑折线图上的标签 ), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="rgba(33, 150, 243, 0.8)", # 修改气泡颜色为半透明的蓝色 border_color="#2196F3", # 设置气泡边框颜色 border_width=2 # 设置气泡边框宽度 ), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( # 添加特殊标记点 data=[ opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"), opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值") ], label_opts=opts.LabelOpts( font_size=14, # 增大文字大小 color="black", # 设置文字颜色 background_color="rgba(255, 255, 255, 0.8)", # 设置文字背景颜色, ) ), markline_opts=opts.MarkLineOpts( # 添加趋势线 data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")], label_opts=opts.LabelOpts( font_size=14, # 增大文字大小 color="black", # 设置文字颜色 background_color="rgba(255, 255, 255, 0.8)", # 设置文字背景颜色, # formatter=lambda x: "{:.0f}".format(x) ) ), z=5, ) # 将两个图表组合在一起,并调整它们之间的距离 grid = ( Grid() .add(male_line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) # 调整底部位置 .add(female_line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="64%")) # 调整顶部位置 ) return grid # 创建时间轴 - 折线图 timeline_line = Timeline() timeline_line.add_schema( play_interval=1000, is_auto_play=True, is_loop_play=False, ) # 为每个年份生成图表并添加到时间轴 for i in range(len(years)): combined_chart = create_combined_chart(i, years, male_education, female_education) timeline_line.add(combined_chart, str(years[i])) # ====== 创建组合页面 ====== page = Page( layout=Page.DraggablePageLayout, page_title="教育程度数据可视化" ) # 设置页面背景色 page.add( timeline_pie, timeline_line ) # 添加使用说明表格 instruction_table = Table() instruction_table.add( ["图表说明"], [ ["左侧图表:分性别教育程度占比玫瑰图(随时间轴播放)"], ["右侧图表:分性别教育程度人口数变化折线图(随时间轴播放)"], ["交互操作:"], ["1. 拖动图表标题栏可移动位置"], ["2. 拖动图表右下角可调整大小"], ["3. 点击时间轴播放按钮可播放/暂停"], ["4. 鼠标悬停在图表上可查看详细数据"], ["5. 调整布局后点击右上角'保存配置'按钮可保存布局"] ] ) instruction_table.set_global_opts( title_opts=opts.ComponentTitleOpts( title="使用说明", subtitle="操作指南和图表说明" ) ) # 添加表格到页面 page.add(instruction_table) # 渲染页面 page.render("教育程度数据可视化.html") print("组合图表已生成,文件名为 '教育程度数据可视化.html'")

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内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。