请将文档里面的数据代入到代码里

时间: 2024-12-20 16:29:33 浏览: 4
为了将文档中的数据代入到代码中,需要将各类节点数据(废弃产生点、分类回收中心、再制造中心、填埋场等)整理为相应的列表,并在代码中进行调用。以下是完整的可运行代码示例: ```python import numpy as np from scipy.spatial import distance_matrix import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm # 节点数据 waste_sources = [ ('石桥镇', 107.118101, 31.298319, 2.86), ('百节镇', 107.454102, 31.023069, 0.87), ('万家镇', 107.623465, 30.956475, 3.71), ('南岳镇', 107.502044, 31.215063, 1.52), ('大树镇', 107.633019, 30.903638, 3.39), ('景市镇', 107.552492, 31.012362, 0.97), ('平滩镇', 107.512259, 30.933431, 1.55), ('赵家镇', 107.416361, 30.962931, 1.24), ('双庙镇', 107.367131, 30.984120, 1.61), ('渡市镇', 107.277676, 31.059865, 1.62), ('罐子镇', 107.301602, 31.135825, 1.81), ('管村镇', 107.311350, 31.182932, 2.35), ('大堰镇', 107.332680, 31.236690, 0.93), ('赵固镇', 107.280691, 31.240285, 0.75), ('石梯镇', 107.160852, 31.228216, 3.64), ('桥湾镇', 107.202620, 31.261140, 3.18), ('堡子镇', 107.303139, 31.344459, 1.68), ('复兴镇', 107.431603, 31.224379, 0.27), ('蒲家镇', 107.520675, 31.374130, 0.34), ('罗江镇', 107.534480, 31.305442, 0.63), ('双龙镇', 107.449080, 31.283549, 0.36), ('东岳镇', 107.487468, 31.316087, 0.29), ('磐石镇', 107.597372, 31.230389, 0.36), ('北山镇', 107.304557, 31.473063, 0.35), ('江陵镇', 107.262289, 31.374115, 0.67), ('碑庙镇', 107.381715, 31.469126, 0.43), ('金石镇', 107.379460, 31.402340, 0.38), ('梓桐镇', 107.361585, 31.505554, 0.42), ('青宁镇', 107.442087, 31.496649, 0.32), ('南坝镇', 108.005914, 31.358845, 1.37), ('普光镇', 107.708737, 31.504251, 2.12), ('胡家镇', 107.662229, 31.559861, 0.84), ('天生镇', 107.752983, 31.257788, 2.51), ('君塘镇', 107.568291, 31.356867, 1.25), ('马渡关镇', 107.481080, 31.595353, 1.16), ('红峰镇', 107.626512, 31.684639, 0.93), ('柏树镇', 107.653829, 31.163978, 1.13), ('黄金镇', 107.849845, 31.607142, 0.88), ('清溪镇', 107.792071, 31.415139, 0.85), ('土黄镇', 108.195121, 31.586505, 0.86), ('下八镇', 107.934038, 31.355846, 0.65), ('新华镇', 107.994594, 31.739576, 1.02), ('大成镇', 107.558691, 31.424846, 0.56), ('茶河镇', 108.062908, 31.374234, 1.21), ('厂溪镇', 107.947871, 31.686818, 0.86), ('华景镇', 108.104058, 31.561272, 0.68), ('芭蕉镇', 107.676969, 31.034146, 1.03), ('樊哙镇', 108.246289, 31.635397, 1.91), ('毛坝镇', 107.748143, 31.615537, 1.51), ('上峡镇', 108.024139, 31.301981, 0.56), ('峰城镇', 107.956094, 31.481515, 0.89), ('五宝镇', 108.062990, 31.477050, 0.74), ('白马镇', 108.098518, 31.623465, 1.01), ('桃花镇', 107.955130, 31.480754, 1.05), ('塔河镇', 108.074450, 31.351670, 0.68), ('庙安镇', 107.638492, 31.240581, 0.65), ('南坪镇', 107.964139, 31.602092, 0.54), ('新宁镇', 107.865317, 31.084636, 1.19), ('普安镇', 107.807500, 31.106122, 0.78), ('回龙镇', 107.771015, 31.172891, 1.86), ('永兴镇', 107.884520, 31.142662, 2.29), ('灵岩镇', 107.977251, 31.196791, 1.06), ('讲治镇', 107.950456, 31.030836, 1.83), ('甘棠镇', 107.869738, 30.967549, 2.18), ('任市镇', 107.788644, 30.902817, 1.41), ('广福镇', 107.843240, 30.860538, 0.53), ('长岭镇', 107.874677, 30.897389, 1.06), ('八庙镇', 107.911753, 30.917595, 0.74), ('中华镇', 107.177017, 30.769182, 1.63), ('乌木镇', 107.267710, 30.710460, 1.59), ('团坝镇', 107.505802, 31.210219, 1.51), ('杨家镇', 107.231971, 30.851727, 3.43), ('清河镇', 107.237532, 30.906921, 1.08), ('柏林镇', 107.250535, 30.952828, 1.13), ('石河镇', 107.330816, 30.872058, 3.39), ('月华镇', 107.294933, 30.803319, 4.24), ('石桥铺镇', 107.443078, 30.772700, 2.41), ('永胜镇', 107.457577, 30.818119, 1.17), ('观音镇', 107.452200, 30.673779, 2.51), ('周家镇', 107.363174, 30.612327, 1.99), ('高明镇', 107.347334, 30.546790, 1.65), ('石子镇', 107.300830, 30.436623, 1.31), ('四合镇', 107.255518, 30.404623, 1.98), ('天城镇', 107.341415, 30.499131, 1.14), ('文星镇', 107.249910, 30.503279, 1.33), ('童家镇', 107.299498, 30.536495, 1.45), ('高穴镇', 107.189827, 30.608337, 1.63), ('妈妈镇', 107.148174, 30.564627, 1.16), ('庙坝镇', 107.102218, 30.600076, 2.04), ('欧家镇', 107.063548, 30.515789, 2.04), ('清水镇', 107.130434, 30.677090, 1.09), ('合力镇', 107.010545, 30.761962, 0.56), ('渠北镇', 106.963688, 30.876893, 0.58), ('青龙镇', 106.919115, 30.888598, 0.67), ('万寿镇', 106.937162, 30.973417, 0.56), ('临巴镇', 107.063378, 30.893397, 0.77), ('土溪镇', 107.056366, 31.041071, 0.79), ('东安镇', 107.130933, 30.979729, 1.49), ('李馥镇', 107.012041, 30.944996, 0.79), ('三汇镇', 107.150945, 31.031017, 0.75), ('文崇镇', 107.172132, 31.185103, 0.81), ('丰乐镇', 107.137620, 31.107014, 1.07), ('涌兴镇', 107.077411, 31.124230, 0.85), ('贵福镇', 106.985951, 31.133471, 0.84), ('岩峰镇', 106.971372, 31.061791, 1.12), ('三板镇', 106.961374, 30.996846, 0.77), ('静边镇', 106.837473, 31.012512, 0.75), ('清溪场镇', 106.827981, 30.892694, 0.67), ('龙凤镇', 106.755759, 30.938577, 0.63), ('宝城镇', 106.765051, 30.838877, 0.87), ('新市镇', 106.697042, 30.845795, 0.73), ('有庆镇', 106.838522, 30.804417, 0.82), ('定远镇', 106.791018, 30.801988, 0.64), ('中滩镇', 106.893713, 30.795220, 0.76), ('鲜渡镇', 106.896503, 30.758836, 0.84), ('李渡镇', 106.964716, 30.777590, 0.78), ('琅琊镇', 106.959459, 30.695288, 0.67), ('望溪镇', 106.944718, 30.647351, 0.59), ('卷硐镇', 107.054460, 30.761417, 0.58), ('黑宝山镇', 107.863945, 31.897058, 0.77), ('黄钟镇', 107.820981, 31.998509, 0.86), ('石窝镇', 107.656820, 31.859267, 0.57), ('魏家镇', 107.607726, 31.953844, 0.51), ('草坝镇', 107.661619, 31.928146, 1.08), ('井溪镇', 108.239650, 31.765030, 0.46), ('铁矿镇', 108.034128, 31.821440, 0.43), ('固军镇', 108.129499, 31.762344, 0.75), ('旧院镇', 108.204789, 31.838944, 0.36), ('大沙镇', 107.720600, 31.852001, 0.69), ('鹰背镇', 107.538072, 31.706761, 0.54), ('河口镇', 107.688320, 31.796817, 0.78), ('永宁镇', 107.855873, 32.167962, 0.32), ('竹峪镇', 107.715612, 32.195348, 0.71), ('白果镇', 108.330240, 32.105220, 0.43), ('大竹镇', 108.314721, 32.163017, 0.81), ('官渡镇', 108.056460, 32.153296, 0.53), ('长坝镇', 107.924146, 31.864973, 0.48), ('罗文镇', 107.815272, 31.690878, 0.63), ('石塘镇', 108.121350, 31.890440, 0.78), ('沙滩镇', 108.053074, 31.923260, 1.22), ('八台镇', 108.216720, 31.929845, 1.26), ('白沙镇', 108.167091, 31.967505, 0.69), ('青花镇', 108.004854, 31.961969, 0.63), ('太平镇', 108.064519, 32.049827, 0.39) ] recycling_centers = [ ('分类回收节点1', 107.381715, 31.469126, 150000, 65, 7.4, 0.87), ('分类回收节点2', 107.520675, 31.374130, 160000, 60, 6.8, 0.88), ('分类回收节点3', 107.311350, 31.182932, 155000, 62, 6.5, 0.85), ('分类回收节点4', 107.454102, 31.023069, 160000, 65, 6.6, 0.84), ('分类回收节点5', 107.662229, 31.559861, 156000, 70, 7.1, 0.88), ('分类回收节点6', 107.792071, 31.415139, 170000, 68, 6.5, 0.82), ('分类回收节点7', 107.934038, 31.355846, 165000, 65, 6.8, 0.83), ('分类回收节点8', 107.062990, 31.477050, 175000, 68, 7.2, 0.84), ('分类回收节点9', 107.865317, 31.084636, 180000, 78, 7.9, 0.82), ('分类回收节点10', 107.950456, 31.030836, 160000, 60, 6.1, 0.86), ('分类回收节点11', 107.130434, 30.677090, 150000, 58, 6.0, 0.86), ('分类回收节点12', 107.267710, 30.710460, 164000, 64, 6.2, 0.88), ('分类回收节点13', 107.294933, 30.803319, 158000, 62, 6.4, 0.82), ('分类回收节点14', 107.443078, 30.772700, 160000, 68, 6.7, 0.83), ('分类回收节点15', 106.791018, 30.801988, 180000, 72, 7.4, 0.89), ('分类回收节点16', 106.893713, 30.795220, 150000, 62, 6.1, 0.85), ('分类回收节点17', 106.963688, 30.876893, 190000, 78, 7.6, 0.86), ('分类回收节点18', 107.063378, 30.893397, 176000, 76, 7.2, 0.88), ('分类回收节点19', 107.720600, 31.852001, 165000, 68, 6.9, 0.82), ('分类回收节点20', 107.924146, 31.
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资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支,它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律,并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型,该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据,其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中,模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据,其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析(PCA)、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习,而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言,在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐,主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中,有几个非常重要的库: 1. NumPy:提供高性能的多维数组对象,以及处理数组的工具。 2. Pandas:一个强大的数据分析和操作工具库,提供DataFrame等数据结构,能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib:一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库,常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn:一个简单且高效的工具,用于数据挖掘和数据分析,支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow:由Google开发的开源机器学习库,适用于大规模的数值计算,尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras:一个高层神经网络API,能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中,Python可以贯穿始终,从数据采集到模型部署,Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性,一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识,包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此,掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分,还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说,机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量,成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化,机器学习的应用领域也在不断扩大,从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。