lmdi python

LMDI是一个用于能源消费分解分析的方法，而Python是一种常用于编写程序和进行数据分析的高级编程语言。那么，LMDI Python可以理解为使用Python编写LMDI模型的意思。

Python具有简洁明了的语法和强大的数据处理能力，因此非常适合用于开发能源消费分解分析的模型。在使用Python编写LMDI模型时，可以利用其丰富的科学计算库和数据可视化库，来实现对大量能源消费数据进行处理、分析和可视化展示。

具体而言，可以使用Python中的pandas库来读取和处理能源消费数据，通过对数据进行清洗和转化，使其适用于LMDI模型的分解分析。然后，可以使用NumPy库来进行数据计算和矩阵运算，以求得LMDI模型中各个因素的贡献。

另外，Python还拥有众多的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，可以通过绘制折线图、柱状图等方式，直观地展示能源消费的趋势变化和各个因素的影响。此外，还可以利用Python中的机器学习库，如scikit-learn，来对能源消费数据进行预测和建模分析。

总之，LMDI Python结合了LMDI方法和Python编程语言的优势，可以更高效地进行能源消费分解分析。使用Python编写LMDI模型，既可以利用其强大的数据处理和计算能力，又可以借助丰富的数据可视化库，实现对能源消费数据的全面分析和深入理解。

相关问题

LMDI python

### 关于LMDI 方法的Python 实现

对于LMDI方法，在Python中有多种方式可以实现该算法。一种常见的做法是利用现有的统计分析库来辅助计算，例如`pandas`用于数据处理以及`numpy`进行数值运算。

下面是一个基于已有函数定义改进后的版本[^2]：

import numpy as np
import pandas as pd


def LMDI(data, tt, t0):
    """
    计算给定时间段内的LMDI指标变化贡献度
    
    参数:
        data : DataFrame 或者 ndarray 类型的数据集，
               行代表时间序列，列依次表示目标变量和其他解释变量。
        tt   : 终止年份索引位置
        t0   : 起始年份索引位置
        
    返回值:
         tuple(Delta_y, Delta_x)，其中Delta_y为目标变量的变化量,
         Delta_x为各因素对该变化的影响程度列表.
    """

    def delta_xx(yt, y0, xt, x0):

        def l_func(yt_, y0_):
            if yt_ == y0_: 
                return 0
            else: 
                return (yt_-y0_) / (np.log(yt_) - np.log(y0_))

        return l_func(yt, y0) * np.log(xt/x0)

    delta_y = float(data.iloc[tt, 0] - data.iloc[t0, 0])
    delta_x = []

    for i in range(1, data.shape[1]):
        delta_x.append(delta_xx(
            data.iloc[tt, 0],
            data.iloc[t0, 0],
            data.iloc[tt, i],
            data.iloc[t0, i]))

    return delta_y, delta_x

此代码片段展示了如何通过自定义函数完成LMDI分解的核心逻辑，并且能够适用于大多数情况下的数据分析需求。值得注意的是，这里假设输入参数`data`是以Pandas `DataFrame`对象的形式给出；如果实际应用场景中使用NumPy数组，则需相应调整访问元素的方式。

此外，虽然目前并没有专门针对LMDI方法设计的标准Python库，但是可以通过上述类似的自定义函数轻松实现所需功能。当然也可以考虑将这些工具封装成更通用化的模块以便重复利用和维护。

python-LMDI 建筑碳排放

### 使用Python实施LMDI（对数平均迪氏指数）法进行建筑碳排放计算和分析

#### 对数平均迪氏指数法简介
对数平均迪氏指数法 (Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI) 是一种用于分解时间序列数据变化原因的有效工具。该方法通过引入对数值来解决传统AMD I方法中的权重分配不均问题，从而提供更精确的结果[^2]。

#### Python实现流程概述
为了利用Python执行基于LMDI的建筑碳排放因子分解，主要步骤涉及准备输入数据集、定义必要的函数以及调用这些函数完成实际运算并展示结果。具体来说：

- **导入所需库**
需要先加载一些常用的科学计算包如`numpy`, `pandas`等。

- **构建核心算法逻辑**
编写专门针对LMDI公式的自定义功能模块，包括但不限于求解各期之间的贡献度差异项。

- **应用实例化操作**
将上述抽象概念应用于具体的案例场景——即建筑物能耗与相应温室气体释放量之间关系的研究上；最后呈现可视化图表辅助理解最终结论。

以下是完整的Python代码示例，展示了如何运用LMDI技术评估某栋办公楼在过去几年内的二氧化碳减排成效：

import  numpy  as  np
import  pandas as pd


def  lmdi(x_t0,  x_tF,  y_t0, y_tF):
    """
        计算两个时期间的变化率及其对应的LMDI指标
    
        参数:
         x_t0  :  初始时期的解释变量向量
                x_tF  :  终止时期的解释变量向量
               y_t0 : 初始时期的被解释变量值
                y_tF : 终止时期的被解释变量值
          
     返回:
                df_change_rate : 各因素增长率DataFrame对象
                index_contributions : 每个因素对于总变动的影响程度列表
        """

      n =  len(x_t0)

        #  计算增长比率
        r_x  =  [(np.log(x_tF[i])  -  np.log(x_t0[i])) / ((y_tF  -  y_t0)/(n*(x_tF[i]+x_t0[i])/2))  for i  in  range(n)]
        
    # 构建返回的数据结构
    columns  =  ['Factor', 'Change Rate']
      data = [[f'X{i}', round(r_x[i], 4)] for i in range(len(r_x))]
    df_change_rate = pd.DataFrame(data=data, columns=columns).set_index('Factor')

    # 计算各个因素的重要性得分
    w_i = [((x_tF[i]*y_tF)**(1/2)+(x_t0[i]*y_t0)**(1/2))/2/(sum([(x_tF[j]*y_tF)**(1/2)+(x_t0[j]*y_t0)**(1/2)for j in range(n)])*0.5) for i in range(n)]

    # 得到每个因素的具体贡献比例
    index_contributions = list(map(lambda ri, wi:ri * wi ,r_x,w_i))

    return df_change_rate, index_contributions



if __name__ == '__main__':
    # 假设我们有如下关于一栋办公大楼每年用电情况的数据表
    electricity_consumption = {
        "Year": ["2018", "2019", "2020"],
        "Area(m²)": [7500., 7600., 7700.],
        "Occupancy_Rate(%)" : [0.8, 0.85, 0.9 ],
        "Energy_Intensity(kWh/m²·year)": [150., 145., 140.]}

    consumption_df = pd.DataFrame(electricity_consumption)
    consumption_df.set_index("Year")

    years = sorted(consumption_df.Year.unique())
    start_year,end_year = min(years),max(years)


    area_changes, occupancy_changes, intensity_changes = [],[],[]

    for year in years[:-1]:
        next_yr = str(int(year)+1)

        curr_area = float(consumption_df.loc[consumption_df['Year'] == year]['Area(m²)'])
        nxt_area = float(consumption_df.loc[consumption_df['Year'] == next_yr]['Area(m²)'])

        curr_occu = float(consumption_df.loc[consumption_df['Year'] == year]['Occupancy_Rate(%)'])/100.
        nxt_occu = float(consumption_df.loc[consumption_df['Year'] == next_yr]['Occupancy_Rate(%)'])/100.

        curr_inten = float(consumption_df.loc[consumption_df['Year'] == year]['Energy_Intensity(kWh/m²·year)'])
        nxt_inten = float(consumption_df.loc[consumption_df['Year'] == next_yr]['Energy_Intensity(kWh/m²·year)'])


        _, contribs = lmdi([curr_area],[nxt_area],[curr_occu*nxt_occu*curr_inten],[nxt_occu*nxt_occu*nxt_inten])

        area_changes.append(contribs[0])
        occupancy_changes.append(contribs[1])
        intensity_changes.append(contribs[2])


    changes_summary = {"Period":[f"{start_year}-{end_year}"], 
                       "Area Contribution":area_changes,
                      "Occupancy Contribution":occupancy_changes,
                     "Intensity Contribution":intensity_changes}
    
    summary_table = pd.DataFrame(changes_summary)
    print(summary_table.to_markdown())

此脚本首先创建了一个模拟性的电力消耗记录表格，接着采用循环迭代的方式