今天周一再到北京南站，吸取教训顺利到达积水潭

最新推荐文章于 2025-09-13 17:13:06 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-13 17:13:06 发布 · 1.6k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本次分享记录了一次从北京南站出发，通过总结过往经验并改进出行方式，最终顺利抵达目的地的过程。作者选择了直接打车前往换乘地铁的方式，避免了之前的不便。

今天周一再到北京南站，吸取教训顺利到达积水潭

吸取上次的教训，在南站直接打车去换线地铁，从开阳路 执行到菜市口大街，接宣武门外大街，在宣武门东大街的交口，转入换线地铁【宣武门站】。搞定

北京南站乘车线路到地铁一号线宣武门站


北京大学第四临床医学院北京积水潭医院2019招聘模拟试题及答案解析.docx
10-02
北京大学第四临床医学院北京积水潭医院2019招聘模拟试题及答案解析.docx
北京大学第四临床医学院北京积水潭医院2019年招聘人员试题及答案解析.docx
10-02
北京大学第四临床医学院北京积水潭医院2019年招聘人员试题及答案解析.docx
北京积水潭医院新研究：心磁图仪对冠心病的诊断价值研究
08-28 836
冠心病作为全球致死率最高的疾病之一，发病率与死亡率逐年攀升，早期精准诊断一直是临床难题。心电图、冠状动脉造影等传统检查手段，或因灵敏度不足，或因适用人群受限，难以满足所有患者需求。近日，首都医科大学附属北京积水潭医院心血管内科李格轩团队带来新的研究 ——《心磁图仪对冠心病的诊断价值研究》，通过心磁图仪诊断冠心病，展现出优异性能，为心内科医师提供了全新筛查方案。
北京市地铁线路及站点数据
热门推荐
LZUGIS
04-10 1万+
北京市地铁线路及站点数据，该数据来源为高德地铁数据，经过自己处理得来的，包括路线的基本情况和站点的基本情况。
北京大学计算机刘坤,刘坤
weixin_42451196的博客
07-26 289
手外科副主任医师2001年本科毕业于北京大学医学部临床系，2004年毕业于北京市创伤骨科研究所获得硕士学位，2015年毕业于北京大学医学部获得医学博士学位。硕士毕业后一直在北京积水潭医院手外科工作，2012年国家公派去瑞士日内瓦大学手外科学习9个月。对手指及腕部复杂关节内骨折的微创治疗进行了潜心研究，针对近指间关节骨折-脱位的治疗发明了“手指弹性动态牵引外固定架”。对臂丛神经、腓总神经损伤早期修复...
中乌医学交流新篇：乌克兰专家探访北京积水潭医院，共研心磁图技术创新
05-15 203
2025年5月13日，乌克兰资深麻醉科专家莎莱博士到访北京积水潭医院新龙泽院区及回龙观院区，开展为期两天的学术交流活动。
北京A类定点医院2025年版
生活在别处
09-13 2293
北京三甲医院分布概览 北京市各区三甲医院资源丰富，东城区有协和医院、同仁医院等顶尖医疗机构；西城区集中了宣武医院、北大人民医院等知名医院；朝阳区以朝阳医院、中日友好医院为特色；海淀区拥有北医三院、解放军总医院等；丰台区天坛医院神经外科突出；石景山、昌平、通州、顺义等区也有优质分院布局，如积水潭医院回龙观院区、友谊医院通州院区等，全面覆盖市民医疗需求。东城区 西城区 朝阳区 海淀区 丰台区 石景山区 昌平区 通州区 顺义区 大兴区 房山区 门头沟区 平谷区 密云区 延庆区 怀柔区 附录 2025版北京A类定点
中国电信携北京积水潭医院完成首例机器人多中心联合远程骨科手术
优快云头条
06-28 758
【TechWeb】2019年6月27日，北京积水潭医院田伟院长在机器人远程手术中心，通过远程系统控制平台与嘉兴市第二医院和烟台市烟台山医院同时连接，成功完成了全球首例骨科手术机器人多中心5G远程手术。 手术过程中信号传输流畅，没有因为上千公里的距离，出现信号卡顿、处理不及时、反馈迟钝等问题，5G网络高速率、大连接、低时延的典型特征...
北京医院排名
shenqi_live的博客
06-10 6879
北京协和医院－综合第1 解放军总医院（301医院）－北京最好的综合医院（全国排名综合第4 ） 北京天坛医院－北京最好的综合医院（排名综合第6） 妇产科 北京协和医院－最好的妇产科医院（全国妇产第1） 北京妇产医院－北京最好的妇产科医院（全国妇产科第3） 儿科 北京儿童医院－北京最好的儿科医院（全国儿科第2） 北京大学第一医院－北京最好的儿科医院（全国儿科第3） 骨科 北京积水潭...
北京市医疗保障的不用定点的可以医保的医院查询步骤
人工智能
09-18 1067
在百度里搜索如下内容： 北京医疗保障局官网 ​​​​​​首页_北京市医疗保障局门户网站http://ybj.beijing.gov.cn/点击“政务服务”： ​​​​​​便民查询_北京市医保局http://ybj.beijing.gov.cn/2020_zwfw/2020_bmcx/ 北京市医疗保障局_政务服务_便民查询_北京市基本医疗保险A类定点医疗机构名单北京市基本医疗保险A类定点医疗机构名单1、中国医学科学院北京协和医院　　 2、首都医科大学附属北京同仁医院3、首都医科大学宣武医院..
今天北京看历史之德胜祈雪
iCloudEnd的博客
02-24 468
北京这个城市可谓是日新月异，一日不见如隔三秋。作为一个土著老北京每天都感觉到古都的变化。今天下午偷得浮生半日闲，到德胜门附近闲逛。这几年圣天子在朝，北京越来越有古都韵味。很多的违章建筑都陆续拆除，街道变宽了，道两旁也古韵十足。下面我们就一起领略一下。 护城河边看德胜门 正视德胜门 德胜祈雪由来 景区介绍 松林...
北京积水潭医院HIS系统WEB以及图像服务器负载均衡应用实例
03-03
【北京积水潭医院HIS系统WEB以及图像服务器负载均衡应用实例】 在信息技术日新月异的今天，医疗机构的信息化建设显得尤为重要。北京积水潭医院，作为一家大型的三级甲等综合医院，面临着日益增长的网络服务需求。...
辛国斌赴北京积水潭医院调研骨科手术机器人应用中心建设情况.pdf
08-14
辛国斌赴北京积水潭医院调研骨科手术机器人应用中心建设情况.pdf
2021-2022年收藏的精品资料积水潭医院休假证明书.doc
09-17
虽然提供的文字内容没有直接对应到“休假证明书”，但从上下文推测，可能是在讨论教育管理中的某些方面，如教师的休假安排和替代教学计划的制定，以确保教育质量不受影响。这些原则和策略对任何教育机构来说都是至关...
285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据（2003-2023年）
11-25
01、数据简介 共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。 数据名称：285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据 数据年份：2003-2023年 参考文献：邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88. 02、相关数据 地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵（GDP）、空间地理距离矩阵（经纬度）、空间地理距离倒数平方矩阵（经纬度）、经济地理权重矩阵（GDP和经纬度）、经济地理嵌套矩阵（GDP和经纬度）、空间经济矩阵（非对称）、空间经济地理矩阵（非对称）、纬度、经度、距离
【影视数据分析】基于C++的多维度可视化系统设计：实现高效实时数据处理与交互式决策支持 项目介绍 基于C++的影视数据可视化系统设计和实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-25
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的影视数据可视化系统的设计与实现，旨在应对影视行业海量、多源数据带来的分析挑战。系统利用C++的高性能优势，实现了大规模数据的高效处理与实时更新，支持多维度数据分析，涵盖票房、用户评价、社交媒体热度等，并通过柱状图、折线图、热力图、词云等多种可视化方式直观展示数据。项目强调用户友好的界面设计、跨平台兼容性、可扩展性与可定制性，结合创新的交互设计，提升用户体验与决策效率。系统不仅服务于影视创作者和营销团队，也为行业数字化转型和创新发展提供数据驱动的支持。; 适合人群：具备一定C++编程基础，从事数据分析、可视化开发或影视行业技术研究的研发人员、软件工程师及高校学生。; 使用场景及目标：①学习如何利用C++构建高性能数据可视化系统；②掌握多源数据融合、实时处理与图形渲染的技术方案；③为影视项目提供数据支持，优化内容创作与市场策略； 阅读建议：建议结合文中提到的模型设计与示例代码进行实践，重点关注数据处理流程、可视化模块实现及系统架构设计，同时可联系作者获取完整代码与GUI资源以加深理解。
CSS插入图片方法[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了在CSS中插入图片的多种方法，包括使用background-image属性和background简写属性。通过设置不同的背景属性值，如background-color、background-position、background-size等，可以灵活控制背景图片的显示效果。文章还提供了具体的HTML示例代码，展示了如何在实际项目中应用这些属性。此外，还解释了背景图像默认位于元素左上角并在水平和垂直方向上重复的特性，以及如何通过background-repeat属性调整平铺方式。
jQuery与HTML设置只读/禁用属性[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在jQuery和HTML中如何设置和移除表单元素的只读（readonly）和禁用（disabled）属性。在jQuery部分，通过attr()和removeAttr()方法演示了属性的动态操作，并对比了readonly与disabled的区别：disabled会阻止元素获取焦点且表单提交时排除该字段，而readonly仅限制编辑但仍可聚焦和提交。HTML部分列举了三种实现方式（onfocus=this.blur()、readonly、disabled），并附代码示例说明其视觉效果及交互差异（如灰色显示、Tab键切换等）。最后指出两者可结合使用，并补充了CSS屏蔽输入的技巧。
SQL编码规范指南[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SQL编码规范的重要性及其具体实施方法。规范化的SQL代码能显著提升可读性、便于问题定位和团队协作。文章强调了大小写的正确使用、单引号与双引号的应用场景、缩进对齐原则、禁止使用SELECT *操作、注释的添加规范以及子句的排版规则等关键点。此外，还提供了表别名的命名建议、字段逗号放置位置等实用技巧，旨在帮助开发者编写清晰、整齐、结构化的SQL代码，从而提升编程效率和代码质量。
使用python的panda模拟北京地铁刷卡数据
03-31
<think>嗯，用户想用Python的pandas库模拟北京地铁的刷卡数据。首先，我需要确定用户的需求是什么。他们可能是在做一个数据分析项目，或者需要这样的数据进行测试、教学演示等。接下来要考虑的是模拟数据应该包含哪些字段。根据常见的交通刷卡系统，可能需要包括卡号、进出站时间、站点ID、线路、交易金额等。 然后，得考虑如何生成这些数据。比如卡号可以用随机生成的字符串，时间需要模拟真实的地铁运营时间段，比如早6点到晚11点。站点和线路需要有一定的关联，比如每个线路有多个站点，这样数据看起来更真实。交易金额可能根据乘坐的站点数来计算，或者固定票价，比如北京地铁是分段计价还是统一票价？需要查一下，不过可能简化处理，比如按距离计算或固定费用。 接下来是使用pandas的哪些功能。可能需要用numpy生成随机数据，结合pandas的DataFrame来组织。比如，用faker库生成卡号，或者自己生成随机字符串。时间方面，可以用pandas的date_range生成时间序列，然后随机选取起始和结束时间，并确保进站时间早于出站时间。 站点和线路的关联可能需要先定义线路和对应的站点列表，然后随机分配进站和出站点，同时确保它们在同一线路上，或者允许换乘，但换乘的情况可能比较复杂，用户可能暂时不需要，所以先简化处理。 交易金额方面，假设按乘坐站点数计算，比如每站2元，或者起步价3元，之后每增加几站加1元。不过北京地铁的实际计价方式更复杂，但为了模拟，可以简化。 然后，代码的结构大概分为几个部分：生成卡号、时间戳、站点、线路、金额。可能需要用循环或者向量化操作来生成大量数据。比如，使用numpy的random.choice来随机选择站点和线路。 还要考虑数据的合理性，比如同一次出行的进站和出站时间不能颠倒，同一个卡号的多次乘车记录要有不同的时间等。此外，线路和站点的对应关系要正确，比如站点A属于线路1，站点B属于线路2，如果用户进站是站点A，出站是站点B，可能需要换乘，但可能暂时不考虑，只生成同一线路的进出站。 然后，可能需要将生成的数据保存为CSV文件，方便后续使用。代码示例可能需要展示如何逐步构建DataFrame，并处理各字段的生成逻辑。 最后，还需要考虑性能问题，比如生成大量数据时的效率，但如果是小规模数据，可能不需要太优化。此外，可能需要添加一些随机性，比如部分数据缺失或异常值，但用户可能暂时不需要，所以先生成干净的数据。 总结一下，步骤应该是：确定数据结构，生成各字段的数据，组合成DataFrame，验证数据的合理性，保存数据。代码示例需要展示这些步骤，并给出解释，帮助用户理解每个部分的作用。可能还需要提示用户如何调整参数，比如数据量大小，或者自定义线路和站点信息。</think>以下是用Python的pandas模拟北京地铁刷卡数据的实现思路及示例代码： --- ### 一、数据结构设计 典型的刷卡数据应包含以下字段： | 字段名 | 说明 | 示例值 | |------------|----------------------|-------------------| | card_id | 交通卡唯一标识 | 1101 2345 6789 | | time | 刷卡时间（精确到分钟） | 2023-06-15 08:15 | | station | 站点名称 | 西直门 | | line | 所属地铁线路 | 2号线 | | action | 进出站类型（0进站/1出站） | 0 | | amount | 当次消费金额（单位：元） | 5.00 | --- ### 二、生成模拟数据步骤 #### 步骤1：创建基础数据 ```python import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime, timedelta # 定义地铁线路及站点 lines = { '1号线': ['苹果园', '古城', '八角游乐园', '八宝山', '玉泉路'], '2号线': ['西直门', '积水潭', '鼓楼大街', '安定门', '雍和宫'], '10号线': ['知春路', '西土城', '牡丹园', '健德门', '北土城'] } # 生成1000张虚拟交通卡 card_ids = [f'1101 {np.random.randint(1000,9999):04d} {np.random.randint(1000,9999):04d}' for _ in range(1000)] ``` #### 步骤2：生成时间序列 ```python # 生成30天的日期范围（假设数据周期为1个月） base_date = datetime(2023, 6, 1) date_list = [base_date + timedelta(days=x) for x in range(30)] # 生成每日早晚高峰时间段（06:00-09:00, 17:00-20:00） def generate_peak_hours(date): morning = pd.date_range(f"{date.strftime('%Y-%m-%d')} 06:00", f"{date.strftime('%Y-%m-%d')} 09:00", freq='T') evening = pd.date_range(f"{date.strftime('%Y-%m-%d')} 17:00", f"{date.strftime('%Y-%m-%d')} 20:00", freq='T') return np.concatenate([morning.to_numpy(), evening.to_numpy()]) ``` #### 步骤3：构建完整数据集 ```python records = [] for _ in range(50000): # 生成5万条记录 # 随机选择卡号 card_id = np.random.choice(card_ids) # 随机选择日期和时间段 date = np.random.choice(date_list) time_window = generate_peak_hours(date) enter_time = np.random.choice(time_window) # 随机选择线路和站点 line = np.random.choice(list(lines.keys())) enter_station = np.random.choice(lines[line]) exit_station = np.random.choice([s for s in lines[line] if s != enter_station]) # 生成进出站记录（间隔15-90分钟） exit_time = enter_time + timedelta(minutes=np.random.randint(15, 90)) # 计算票价（简化的分段计价） distance = abs(lines[line].index(exit_station) - lines[line].index(enter_station)) amount = 3 + max(0, distance - 5) * 0.5 # 基础价3元，超过5站后每站加0.5元 # 添加进出站两条记录 records.append([card_id, enter_time, enter_station, line, 0, 0]) records.append([card_id, exit_time, exit_station, line, 1, round(amount,2)]) # 创建DataFrame df = pd.DataFrame(records, columns=['card_id', 'time', 'station', 'line', 'action', 'amount']) ``` --- ### 三、数据验证与优化 ```python # 检查数据完整性 print(f"总记录数：{len(df)}") print(f"时间范围：{df['time'].min()} 至 {df['time'].max()}") print("各线路分布：\n", df['line'].value_counts()) # 保存到CSV df.to_csv('subway_transactions.csv', index=False) ``` --- ### 四、生成数据示例 | card_id | time | station | line | action | amount | |------------------|---------------------|---------|--------|--------|--------| | 1101 8823 4591 | 2023-06-05 08:15 | 西直门 | 2号线 | 0 | 0.00 | | 1101 8823 4591 | 2023-06-05 09:03 | 雍和宫 | 2号线 | 1 | 4.00 | --- ### 五、扩展建议 1. **添加异常数据**：可插入少量时间倒序、跨线路异常通勤等非常规记录 2. **高峰时段增强**：通过调整时间生成函数的分布，增强早晚高峰特征 3. **换乘模拟**：添加10%的记录包含跨线路换乘（需要处理多线路票价计算） 4. **OD矩阵分析**：基于起讫点站生成乘客出行路径的热力图 以上模拟方法可以生成符合北京地铁基本特征的测试数据集，可根据实际需求调整线路配置、票价规则和时间分布参数。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值