牛津大学COVID-19数据及图表分析

需积分: 9 0 下载量 196 浏览量 更新于2024-12-26 收藏 1.23MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Ox_covid_data_and_charts是一个专门用于展示和分析COVID-19疫情数据的HTML资源包。该资源包可能包含了一系列表格、图表和地图,这些数据可视化的方式能够帮助用户更好地理解和追踪COVID-19疫情的发展情况。" 首先,"Ox_covid_data_and_charts" 这个标题暗示了该文件包的主要内容是关于COVID-19的数据和图表。COVID-19是新型冠状病毒肺炎的缩写,自2019年底在中国武汉首次爆发以来,迅速传播至全球,引发了全球性的大流行。因此,收集和展示这些数据对于疫情的防控、科学研究以及公共政策的制定具有重要的意义。 其次,描述中提到的 "Ox_covid_data_and_charts" 也表明了文件的性质,即它是一个资源包。这可能意味着文件内包含了处理COVID-19数据所需的各类资源,如原始数据集、数据处理脚本、生成图表和地图的HTML文件等。资源包中的内容可能是为了帮助开发人员或数据分析师更容易地开发和维护疫情追踪网站或应用。 第三,标签"HTML"表明该资源包的核心是HTML文件。HTML(HyperText Markup Language)是构建网页的标准标记语言。在该资源包中,HTML很可能被用来展示疫情相关的统计数据,以及通过使用图表和地图的形式提供数据可视化。HTML文件可能会用到各种数据图表库或JavaScript库(如Chart.js、D3.js等)来实现复杂的数据可视化效果。 最后,"Ox_covid_data_and_charts-master" 是压缩包文件的名称。这里的"master"可能表示这是该资源包的主版本或主要分支。通常在软件开发中,"master"分支是版本控制系统(如Git)中用于存放当前开发状态的代码。文件名的这种命名方式表明,该资源可能是一个活跃更新的项目,而且被设计为可以随时从主分支检出最新版本的代码或数据。 综合以上分析,我们可以得知,“Ox_covid_data_and_charts”文件包可能是一个面向公共卫生、数据分析、计算机编程等专业人士和研究人员的资源集合。它包含HTML页面和可能的JavaScript文件,用于构建一个实时更新COVID-19疫情数据的可视化网站或应用程序。资源的使用需要具备一定的HTML和JavaScript知识,同时也需要对数据分析有一定的了解,以便于正确处理和展示数据。 此外,对于任何希望利用这些数据进行研究的用户来说,确保数据来源的可靠性和数据处理的准确性是至关重要的。因此,用户在使用这些数据之前,应该关注数据的采集方法、更新频率以及所涉及的隐私和伦理问题。这些数据通常由公共卫生机构、研究机构或数据科学团队收集和发布,并且常常遵循严格的指南和标准。 在实际应用中,用户可以通过修改HTML代码来改变数据展示的方式,或者利用JavaScript来增加数据交互的功能,比如实现数据的动态更新、过滤、排序等。此外,了解数据图表库和地图库的使用可以帮助用户创建更加丰富和直观的可视化效果,从而提高数据的可读性和用户体验。 总结而言,"Ox_covid_data_and_charts"资源包是一个为疫情防控、数据可视化和公共信息分享提供支持的工具集。它包含了多种技术元素,包括HTML、JavaScript、数据图表库和地图库,并可能涉及到数据处理和分析的知识。在使用这些资源时,用户应当具备相关技术背景,并注重数据的准确性和合规性。

请检查这段代码有没有错误 import pandas as pd from pyecharts.charts import * from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = pd.read_csv('双色球.csv',encoding='utf-8', engine='python') data.head() for i in range(0,6): data[f'r{i+1}'] = data['红球'].apply(lambda x:x.split(',')[i]) data[f'r{i+1}'] = data[f'r{i+1}'].astype('int64') def get_lotto_data(data, lotto, lotto_id): #取数据,指定训练集和测试集 data['lotto_id'] = lotto_id X = [] Y = [] # 标签and值 for s, p in zip(data['lotto_id'], data[lotto]): X.append([float(s)]) Y.append(float(p)) return X, Y def linear_model_test(X, Y, predict_value): #建立线性回归模型 regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions def get_predicted_num(file, lotto, lotto_id): #使用线性回归推测中奖号码 X, Y = get_lotto_data(file, lotto, lotto_id) predict_value = [[33]] result = linear_model_test(X, Y, predict_value) if lotto_id < 7: print(f'中奖第{lotto_id}个红球为:', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') else: print('中奖蓝球为:', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') get_predicted_num(data, 'r1', 1) # 预测红1 get_predicted_num(data, 'r2', 2) # 预测红2 get_predicted_num(data, 'r3', 3) # 预测红3 get_predicted_num(data, 'r4', 4) # 预测红4 get_predicted_num(data, 'r5', 5) # 预测红5 get_predicted_num(data, 'r6', 6) # 预测红6 get_predicted_num(data, '蓝球', 7) # 预测蓝7

2023-05-25 上传