写一份有关“世界地球日”的活动 策划书，可以在大学里举办

非常感谢您提供的问题，我已经了解了您对于策划“世界地球日”活动的需求。下面是一份参考性质的策划书，仅供您参考。

策划名称：世界地球日活动

活动时间：每年4月22日

活动地点：大学校园

活动主题：让我们一起保护地球家园

活动内容：

1. 主题讲解与演讲

请邀请专业人士或有研究的教授来现场发表有关环保、保护地球的演讲。希望能够提高学生对于环保的认识，增强大家的环保意识。

2. 环保知识展板

为了让更多的学生了解环保知识，可以在活动现场设置一些展板，通过图片和文字的形式向大家展现有关环保的知识和信息。

3. 垃圾分类实践

希望通过实践的方式让大家更好地理解垃圾分类的重要性。可以在现场设置垃圾分类区，鼓励大家按照规定将垃圾分类投放。

4. 环保手工制作

邀请专业人士教授环保手工制作，让大家亲手动手制作环保物品或者玩具，以此来提高大家对于环保的认识和兴趣。

5. 环保志愿者招募

活动现场进行环保志愿者的招募，鼓励大家参与到地球保护的行动中来。通过志愿者招募，进一步扩大环保的影响力。

活动预算：

1. 场地租赁费用：2000元

2. 环保展板制作：800元

3. 环保手工制作材料费：1000元

4. 活动宣传费用：500元

5. 奖品费用：500元

合计：4800元

以上是一份活动策划书的参考范例，我们建议结合本校相关资源和环保团体的联系，更好地开展该项活动。如果还需要更多的帮助，请随时联系我们！

相关问题

用pyhton写一份基于Nlp的流浪地球影评情感分析

以下是一个使用Python进行基于NLP的流浪地球影评情感分析的示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
import pandas as pd

# 加载停用词表
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 加载情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 加载影评数据
reviews = pd.read_csv('reviews.csv')

# 分词、去除停用词和计算情感分数
scores = []
for review in reviews['text']:
    tokens = word_tokenize(review)
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    score = sia.polarity_scores(' '.join(filtered_tokens))
    scores.append(score)

# 输出情感分数
for i in range(len(scores)):
    print('影评{}的情感分数为: {}'.format(i+1, scores[i]))

该代码使用NLTK库进行情感分析，首先加载了停用词表和情感分析器，然后读取了存储在CSV文件中的影评数据。接下来，对每一篇影评进行了分词、去除停用词和计算情感分数的处理，并将结果存储在一个列表中。最后，输出了每篇影评的情感分数。

在使用该代码时，需要将影评数据存储在名为'reviews.csv'的CSV文件中，并包含一个名为'text'的列，其中包含了每篇影评的文本内容。在输出结果中，每篇影评的情感分数包括了'neg'、'neu'、'pos'和'compound'四个指标，分别表示负面情感分数、中性情感分数、正面情感分数和综合情感分数。

该代码可以帮助我们深入了解观众对《流浪地球》的情感反应，从而提供有价值的参考和分析。

写一个可以求地球质量的代码

以下是一个可以求地球质量的Python代码：

# 地球半径（单位：米）
R = 6371000
# 地球平均密度（单位：千克/立方米）
rho = 5515
# 地球质量（单位：千克）
mass = (4/3) * 3.1415 * R**3 * rho

print("地球质量为：{:.2e} 千克".format(mass))

输出结果为：

地球质量为：5.97e+24 千克

说明：该代码的计算原理是根据地球的半径和平均密度，通过球体体积公式计算出地球的体积，然后再乘以地球的平均密度，即可求得地球的质量。