16、数据搜索、挖掘与可视化实战

数据搜索、挖掘与可视化实战

在数据处理和分析领域,搜索、挖掘和可视化数据是非常重要的环节。本文将详细介绍如何对维基百科页面的编辑数据进行处理,以及如何创建词云、爬取维基百科页面链接并可视化页面关系。

1. 维基百科编辑数据的地理编码

我们将研究维基百科上网络爬虫页面的编辑记录。该页面的链接为: https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping

1.1 准备工作

通过点击页面右上角的“查看历史”链接,可以访问该页面的编辑历史。同时,我们可以通过在 URL 中添加参数来指定每页显示的编辑数量。例如,以下 URL 可以获取最近 500 条编辑记录:

https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Web_scraping&offset=&limit=500&action=history
1.2 操作步骤

执行数据抓取的代码位于 08/02_geocode_wikipedia_edits.py 脚本文件中。运行该脚本会产生如下输出(截取前几个地理 IP 信息):

Reading page:
https://en.wikipedia.org/w/index.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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