交通数据中,"type":1和2和3和4什么意思

时间: 2023-06-15 21:06:39 浏览: 632
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芝加哥交通事故数据集 CSV 79W+记录

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在交通数据中，通常 "type":1、2、3、4 是指不同类型的交通工具或交通方式，具体含义可能因数据来源而异。一般情况下，这些类型可以解释为： - "type":1表示私家车或乘用车。 - "type":2表示公共交通工具，例如公交车、地铁、轻轨等。 - "type":3表示非机动车，例如自行车、电动车、摩托车等。 - "type":4表示行人，包括步行、跑步等。 但需要注意的是，这只是一种常见的分类方式，具体的含义可能会因数据来源或数据处理方法而有所区别。在具体应用中，需要根据实际情况进行解释。
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交通数据中{"id":195411524,"seq":280628082,"is_moving":1,"position":"{\"x\":-281.81516,\"y\":-25.371183,\"z\":12.65625}","shape":"{\"x\":4.429617,\"y\":1.8743182,\"z\":1.6035156}","orientation":1.2463446,"velocity":6.0503707,"type":1,"heading":1.2463446,"time_meas":1681340988099820,"ms_no":16813409880}是什么意思

这是一条包含了特定交通工具的实时位置和运动状态信息的数据记录。以下是各字段的含义： - id：交通工具的唯一标识符 - seq：数据记录的序列号 - is_moving：交通工具当前是否在移动 - position：交通工具当前位置...

1. 从“国民经济核算季度数据.npz”文件中读取2000年第一季度到2017年第一季度的所有数据并存储在ndarray对象中。 (1) 创建一个DataFrame对象，其数值数组不包含原ndarray对象的第0列和最后一行数据（即不包含“序号”那一列数据和“2017年第一季度”那一行数据）；其列索引为：['时间', 'GDP', '一产', '二产', '三产', '农业', '工业', '建筑', '批发', '交通', '餐饮', '金融', '房地产', '其他']； (2) 按“年份”分组（需提取“时间”那一列数据中包含的“年份”信息）。在此基础上，计算每年总的GDP，三个产业以及各行业的全年GDP；（“年份”的跨度为：2000～2016年。或许在这一步，你能用上df.astype()函数呦！） (3) 在每个年份上，计算三个产业的全年GDP之和以及各行业的全年GDP之和；并分别以“产业GDP之和”和“行业GDP之和”为列索引名将计算结果添加到对应的DataFrame对象中。

df['年份'] = df['时间'].str[:4].astype(int) # 计算每年的GDP、三个产业和各行业的全年GDP df_year = df.groupby('年份').sum() df_year.index.name = None df_year.columns.name = None # 计算三个产业和各行业...

从“国民经济核算季度数据.npz”文件中读取2000年第一季度到2017年第一季度的所有数据并存储在ndarray对象中。 (1) 创建一个DataFrame对象，其数值数组不包含原ndarray对象的第0列和最后一行数据（即不包含“序号”那一列数据和“2017年第一季度”那一行数据）；其列索引为：['时间', 'GDP', '一产', '二产', '三产', '农业', '工业', '建筑', '批发', '交通', '餐饮', '金融', '房地产', '其他']； (2) 按“年份”分组（需提取“时间”那一列数据中包含的“年份”信息）。在此基础上，计算每年总的GDP，三个产业以及各行业的全年GDP；（“年份”的跨度为：2000～2016年。或许在这一步，你能用上df.astype()函数呦！） (3) 在每个年份上，计算三个产业的全年GDP之和以及各行业的全年GDP之和；并分别以“产业GDP之和”和“行业GDP之和”为列索引名将计算结果添加到对应的DataFrame对象中。

2001 12033.065 105.2 5420.4 6547.5 57.1 1421.3 478.7 61.6 265.4 209.6 218.9 340.4 341.2 56.1 12073.1 9772.4 2002 14051.698 98.9 6339.9 7172.9 53.0 1608.5 573.9 81.7 299.3 242.9 246.4 405.0 420.1 76.1 ...

解释以下代码：import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1：车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2：区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3：OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4：断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5：其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量：{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量：{n2}")

2. 读取数据，其中包括车站数据、区间运行时间、OD客流数据、断面客流数据和其他数据。 3. 设置参数，包括权重系数和交路运营里程等。 4. 定义目标函数fitness_function，其中通过计算固定成本、变动成本、等待...

D:\s学习\c数据结构\实训1\交通\main.c|162|error: switch jumps into scope of identifier with variably modified type|

这个错误通常是因为在 switch 语句中跳转到了一个具有可变大小的类型的标识符的作用域中。例如，一个数组可能在 switch 语句中被定义并初始化，但是在 switch 语句后面又改变了大小。 要解决这个问题，你需要确保在...

请帮我使用STATA数据集traffic.dta，研究交通死亡率（fatal）的影响因素。 （1）对变量进行描述统计，列表展示结果。 （2）采用混合效应、固定效应和随机效应模型，分析beertax、spircons、unrate和perinck对交通死亡率的影响，列（汇总）表展示结果。 （3）进行必要的检验。 （4）解释实证结果。

接下来，我们可以使用混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型分析beertax、spircons、unrate和perinck对交通死亡率的影响。 混合效应模型： xtmixed fatal beertax spircons unrate perinck || state:, mle...

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