结合本章关于怒江水电开发的引导案例,思考工程实践中可能出现哪些伦理问题?这些伦理问题各有什么特点?
时间: 2023-04-09 07:02:21 浏览: 244
作为一个 AI,我认为工程实践中可能出现的伦理问题包括但不限于:环境污染、生态破坏、资源浪费、社会不公等。这些伦理问题的特点是:它们不仅影响到当前的社会和环境,还会对未来产生长期的影响。同时,这些问题也涉及到不同利益方之间的权衡和冲突,需要进行公正、合理的决策和管理。
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from pyecharts .faker import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar,Page,Pie,Timeline #随机获取一组测试数据 tl=Timeline() for i in range(2015,2020): bar=( Bar() .add_xaxis(['昆明','昭通','曲靖','玉溪','普洱','保山','丽江','临沧','楚雄','红河','文山', '西双版纳','大理','德宏','怒江','迪庆']) .add_yaxis("各城市犯罪未遂数量",Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('时间线轮播柱形图示例'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数量)", name_location="center",name_gap=30)) ) tl.add(bar,"{}年".format(i)) tl.render_notebook() 怎么让这个时间轮播图每一年产生不一样的固定的数据
要让时间轮播图每一年产生不一样的固定的数据,可以使用Python的随机数生成函数来生成每一年的数据。例如,可以使用random模块的randint函数来生成介于100到1000之间的随机整数,代码如下:
```python
import random
tl=Timeline()
for i in range(2015,2020):
data_list = [random.randint(100, 1000) for _ in range(16)] # 生成随机数据
bar=(
Bar()
.add_xaxis(['昆明','昭通','曲靖','玉溪','普洱','保山','丽江','临沧','楚雄','红河','文山',
'西双版纳','大理','德宏','怒江','迪庆'])
.add_yaxis("各城市犯罪未遂数量", data_list)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('时间线轮播柱形图示例'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数量)", name_location="center", name_gap=30))
)
tl.add(bar,"{}年".format(i))
tl.render_notebook()
```
在每一年的循环中,先使用列表推导式和随机数生成函数生成一个包含16个介于100到1000之间的随机整数的列表data_list,然后将该列表作为柱形图的数据。这样就可以每一年产生不一样的固定数据了。
#统计地图 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map data_map=[['昆明',2338],['昭通',290],['曲靖',518],['玉溪',239],['普洱',390],['保山',288],['丽江',83],['临沧',330],['楚雄',90],['红河',296],['文山',375],['西双版纳',271],['大理',259],['德宏',295],['怒江',42],['迪庆',24]] #创建Map对象 map_demo=( Map() .add("犯罪未遂案件数量",data_map,"云南") .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="云南地图示例"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()) ) map_demo.render_notebook() 为什么每个地区都是黄色
你的每个地区都显示为相同的颜色,可能是因为你没有设置数据的范围,导致所有数据都被默认分配到了默认的颜色区间。
你可以在`visualmap_opts`中设置`min_`和`max_`参数,来指定数据的范围。例如,你可以将原来的
```python
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
```
修改为:
```python
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0, max_=3000)
```
这里将最小值设置为0,最大值设置为3000。你可以根据实际数据的范围进行相应的调整。