电影院数据集维度分别为上座率、场均人次、影院名称、排名、当日观众人数、当日票房、当日场次,场均票价数据。
时间: 2023-06-18 14:08:34 浏览: 96
这个数据集包含以下维度:
1. 上座率:指当日观众人数与当日场次数的比值,用来衡量该影院当天的客座率。
2. 场均人次:指当日观众人数与当日场次数的平均值,用来衡量该影院每场电影的平均客流量。
3. 影院名称:指电影院的名称,用来标识每个电影院。
4. 排名:指该影院在当天所有电影院中的排名。
5. 当日观众人数:指该影院当天观看电影的总人数。
6. 当日票房:指该影院当天电影票的总收入。
7. 当日场次:指该影院当天播放的电影场次总数。
8. 场均票价:指当日票房收入与当日观众人数的平均值,用来衡量该影院每位观众的平均票价。
相关问题
时序的数据集为什么是三个维度
时序的数据集一般包含时间、测量值和实体属性三个维度。
时间维度表示数据采集的时间,通常以时间戳或日期时间格式进行记录。这个维度是时序数据集的核心,因为它记录了数据随时间变化的情况,是时序分析和预测的基础。
测量值维度表示被测量的某个属性或指标的取值,例如温度、压力、速度等等。这个维度描述了数据的实际状态,是时序分析和预测的关键。
实体属性维度表示数据所属的实体或者场景,例如传感器、设备、位置等等。这个维度可以帮助我们对数据进行分类和分组,以便更好地进行分析和预测。
综上所述,时序的数据集包含三个维度,分别是时间、测量值和实体属性,这三个维度共同构成了时序数据的基本结构,为时序分析和预测提供了基础。
python 读取数据集的维度
在Python中,使用NumPy库可以方便地读取和处理数据集。读取数据集的维度可以通过NumPy库中的shape属性来实现。shape属性返回一个元组,其中包含数据集的维度信息。以下是一个读取数据集维度的例子:
```python
import numpy as np
# 读取数据集
data = np.loadtxt('data.txt')
# 获取数据集维度
dim = data.shape
# 输出数据集维度
print("数据集维度为:", dim)
```
在上面的例子中,我们首先使用NumPy库中的loadtxt()函数读取了名为data.txt的数据集。然后,我们使用shape属性获取数据集的维度信息,并将其存储在dim变量中。最后,我们使用print()函数输出了数据集的维度信息。