python代码城市用地适宜性评价

根据提供的引用内容，我无法找到关于Python代码实现城市用地适宜性评价的相关信息。城市用地适宜性评价是一个复杂的问题，通常需要结合地理信息系统（GIS）和专业的城市规划知识进行分析和评估。在Python中，可以使用一些库和工具来处理地理空间数据和进行评价分析，例如Geopandas、ArcPy等。以下是一个基本的示例，展示了如何使用Python和Geopandas库来进行城市用地适宜性评价的初步分析：

import geopandas as gpd

# 读取城市用地数据
land_use_data = gpd.read_file('path/to/land_use_data.shp')

# 进行适宜性评价分析
# ...

# 输出结果
# ...

请注意，上述代码仅为示例，实际的城市用地适宜性评价需要根据具体的数据和评价指标进行设计和实现。具体的评价方法和指标可以根据实际需求和研究背景进行选择和定义。

相关问题

模糊综合评价Python代码

对于Python代码的模糊综合评价，可以考虑以下几个方面：

1. 可读性：评估代码的可读性，包括变量和函数命名的清晰度、注释的质量、代码结构的合理性等。可读性高的代码更易于理解和维护。

2. 可扩展性：评估代码的可扩展性，即代码是否易于添加新功能或修改现有功能。良好的可扩展性可以减少后续开发和维护的难度。

3. 性能：评估代码的性能，包括运行速度、内存消耗等。对于需要处理大量数据或时间敏感的任务，性能较高的代码更具优势。

4. 错误处理：评估代码对异常情况的处理能力，包括错误检测、异常处理和错误提示等。良好的错误处理可以提高代码的鲁棒性和稳定性。

5. 代码复用：评估代码的可复用性，即代码是否可以在不同的场景中重复使用。良好的代码复用可以减少重复编写相似功能的工作量。

6. 结构设计：评估代码的结构设计，包括模块化、面向对象等。良好的结构设计可以提高代码的可维护性和可测试性。

以上是一些常见的评价指标，通过综合考虑这些方面的优劣，可以得出对Python代码的模糊综合评价。具体评价结果会根据具体的代码质量和需求情况有所不同。

评价指标MAPE python代码

MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的评价指标，用于衡量预测值与真实值之间的相对误差。以下是计算MAPE的Python代码示例：

import numpy as np

def calculate_mape(y_true, y_pred):
    """
    计算MAPE评价指标
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: MAPE评价指标值
    """
    y_true = np.array(y_true)
    y_pred = np.array(y_pred)
    
    # 避免除以0的情况
    mask = y_true != 0
    
    mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / (y_true + 1e-8))) * 100
    
    return mape

# 示例数据
y_true = [10, 20, 30, 40, 50]
y_pred = [12, 18, 32, 38, 45]

# 计算MAPE
mape = calculate_mape(y_true, y_pred)
print("MAPE:", mape)