盖亚海口数据集分析
Python
Python, HTML, JavaScript
共45个文件
py: 12
md: 7
png: 6
html: 4
zip: 4
js: 4
ipynb: 3
txt: 2
h5: 1
xlsx: 1
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温馨提示
本项目是一款基于Python的盖亚海口数据集分析与可视化设计源码,集成了45个文件,涵盖12个Python脚本、7个Markdown文档、6个PNG图像、4个HTML页面、4个JavaScript文件、3个Jupyter Notebook、2个文本文件、1个Highcharts交互式图表、1个Excel工作表以及4个ZIP压缩包。项目语言包括Python、HTML和JavaScript,旨在对盖亚海口数据集进行深入分析并实现直观的数据可视化。
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upload.zip (39个子文件)
2.可视化
Charts03.html 2KB
Charts01.html 2KB
data.zip 15.78MB
Charts04.html 2KB
json
Charts03.js 890B
Charts02.js 3KB
Charts04.js 1KB
Charts01.js 2KB
Charts02.html 2KB
LICENSE 1KB
3.聚类分析
mini-kmeans
sse.png 161KB
data.zip 6.12MB
kmeans_main.ipynb 251KB
pic01.png 616KB
spend_time.png 180KB
mini_result.png 607KB
spend_time_2.png 225KB
kmeans_result.png 585KB
1.数据预处理
data
dwv_order_make_haikou_1.txt 169KB
dwv_order_make_haikou_2.txt 169KB
th_add.py 4KB
to_csv.py 667B
4.预测
Predict_By_Tensorflow
PredictAllCells
main_all_cells.py 1KB
train_all_cells.py 3KB
predict_by_model.py 1KB
models
lstm_model_number_all_cells.h5 22.3MB
readJsonData.py 2KB
bock_count_json.zip 650KB
PredictOneCell
train_one_cell.py 3KB
main_one_cell.py 622B
readJsonData.py 2KB
手动lstm
lstm.py 8KB
test.py 3KB
ARIMA
main.ipynb 538KB
bock_count_json.zip 650KB
.ipynb_checkpoints
test-checkpoint.ipynb 538KB
5.关联分析
main.py 4KB
data
driver_product_id.xlsx 298KB
readme.txt 168B
共 39 条
- 1
资源评论
- 2301_763260322024-12-23超级好的资源,很值得参考学习,对我启发很大,支持!
lsx202406
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