不一样的内蒙古之旅

由于内蒙古离我们南方比较远,这辈子都没有打算要去内蒙古旅游的,对内蒙古的了解一直是从电视剧里知道的。一望无际的大草原,骑着汗血宝马奔腾的样子,想想就很帅气。

生活总是在不经意间和你开玩笑,惊喜和意外这对冤家你不知道哪个会先来。在外面出差的时候,突然接到公司部门经理的通知,说公司中标了一个内蒙古项目,安排我和几个同事过去。当听到这消息感觉是在做梦一样。

那时虽然是四月初,南方天气比较暖和,但这次去北方,天气可能会还冷,带上自己的厚的衣服,做好充分的准备之后,直接从广州机场坐飞机到鄂尔多斯机场。

早上的飞机,下午就到达内蒙古了,第一次坐飞机,感觉还蛮快的。下飞机后,我们在租了辆汽在市区订了个酒店,上车后,车子直接往市区开去。一路上都是平原,却没有看到电视中凤吹草低见牛羊的场景,植被裸露,感觉就像行走在荒漠之中。

到达酒店后,我们放好东西,出去找吃的,虽是大太阳天,但风很大,还是感觉有点阴凉,要穿上外套才行,而且也非常的干燥。我们到一家餐馆,点了一个羊骨头汤,两百多块钱,料很足,他的羊肉是风干过的,没有带脂肪的,炖出来肉不腥味,适合南方人口味,啃羊骨头超级的爽,吃饱喝足后就回酒店休息。看下明天项目什么安排,有个点在乌海,是个蒙古包,明天有向导带我们过去。

第二天,开了几百公里的路程,来到了目的地,看那延绵的群山,打破我对内蒙古的认知。原来它们也是有山的,而且还很高。向导指了指前面的一座山说:“蒙古包就在这座山顶上,这座山海拔两千多米,我就不跟你们上去了,你们年轻人爬应该快点,两个小时左右应该能到顶了”。听到这个消息,看这陡峭的山壁,内心是多么的绝望,两个人抗上设备,带点干粮和水就出发了。三步一停五步一休的,走走停停,山谷间微风呼呼作响,呐喊一声,声音在山谷中久久回趟。皇天不负有心人,花了差不多两个小时才爬到顶,登顶瞬间,来不及欣赏美景,直接把设备丢弃在地上,仰躺在草地上大口喘着粗气,证明自己还活着。这座山,是我这辈子爬过最高的一座山,如果有的选着,请我去泡温泉、按摩三个月我都不会来这里。

休息好后,站起来看,真如书中所说:“一览众山小”。站在顶处,可以看得很远,能看到乌海市区周边的成吉思汗雕像,山上的风景也还可以,山上有个人住的蒙古包,还有三轮车,不知道别人是从哪里开上来的,上面还养有很多羊。我们要拍的蒙古包就在隔壁,是一个全部由石头砌成的蒙古包,祭祀用的,上面还有彩带,蒙古包边上还有很多个石堆,一字排开。我们吃点干粮后,拿出无人机和相机出来开始工作,取一些照片素材,和做三维模型素材。做完一切后,我们就打道回府。

俗话说:“上山容易下山难”,在这里我感觉相反,下山花的时间比上山花的时间缩短一大半都不止,这次执行,一直是我心中的痛啊。

 

### 内蒙古旅游数据分析与可视化方案 对于内蒙古旅游数据的分析和可视化,可以采用 Python 和 R 这两种主流的语言来实现。以下是关于这两种语言在该场景下的应用及其工具链的具体说明。 #### 使用 Python 的解决方案 Python 是一种功能强大且易于学习的编程语言,其生态系统中有许多优秀的库支持数据分析和可视化工作。以下是一些常用的工具: - **Pandas**: Pandas 是一个强大的数据操作库,能够高效地处理结构化数据,例如 CSV 文件或数据库中的表格型数据[^2]。它可以用来加载、清洗和预处理内蒙古旅游的相关数据。 - **NumPy**: NumPy 提供了高效的数组运算能力,适合于大规模数值计算的任务。如果需要对内蒙古旅游数据进行复杂的数学建模,则 NumPy 将是非常有用的工具之一[^2]。 - **Matplotlib/Seaborn**: Matplotlib 是最流行的绘图库之一,而 Seaborn 则是在此基础上构建的一个更高级别的接口,提供了更加美观的默认样式以及一些统计图形的支持。这些库可以帮助绘制诸如游客数量随时间变化趋势图之类的图表[^2]。 - **Plotly/Dash**: 如果希望创建交互式的仪表板或者动态地图显示同地区间的游客流动情况等复杂视觉效果的话,那么 Plotly 和 Dash 组合会是错的选择。它们允许开发者轻松制作可点击缩放的地图以及其他形式的高度互动性的内容[^1]。 另外还可以考虑集成其他组件如 Flask 或者 Django 来开发完整的 Web 应用程序以便在线分享研究成果;同时 MySQL 等关系型数据库可用于长期保存经过加工后的结果集[^1]。 #### 使用 R 的解决方案 R 主要专注于统计分析方面的工作,并且拥有非常成熟的生态体系专门服务于这一目的。下面列举几个关键组成部分: - **dplyr & tidyr**: dplyr 提供了一套简洁一致的方法来进行常见类型的数据转换任务(比如筛选行、排列列),tidyr 负责把凌乱无序的信息整理成整齐规整的形式——这对于任何实际项目来说都是至关重要的前期准备工作[^3]。 - **ggplot2**: ggplot2 建立在一个理论模型之上叫做 Grammar of Graphics (GOG), 它让用户可以通过分层叠加同的几何对象(geoms)、尺度映射(scale mappings)等方式灵活定制所需呈现的效果。凭借这种设计理念,即使面对较为特殊的业务需求也能游刃有余地满足[^3]。 - **leaflet/shiny**: leaflet 专攻地理空间信息表达,特别适合作为插件嵌入到更大规模的应用当中去展现基于位置的服务(LBS); shiny 则赋予研究人员无需额外前端技能即可快速搭建原型级 web app 的可能性,从而促进跨团队协作交流过程中的沟通效率提升[^4]。 综上所述,无论是选用 Python 还是 R 都能很好地达成目标,具体取决于个人偏好和技术背景等因素影响最终决定。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv('inner_mongolia_tourism.csv') # 数据探索 print(data.head()) # 创建简单的折线图表示年度访问量的变化 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(data['Year'], data['Visitors']) plt.title('Annual Visitors to Inner Mongolia') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Number of Visitors') plt.show() ```
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