房价必然会降的5个理由

房价必然会降的5个理由:
1.市场规律,有涨必有跌,一直涨而不降,则必然崩盘,崩盘之后则大降
2.国家的需要,社会主义国家不能容忍过渡的腐败和垄断,垄断必然会被打破,市场回归自然
3.人民的需要,人民需要能接受的房价,而不是把所有的青春年华都送给了房子
4.人们正在逐步的看清,真正的奴隶主是开发商和政府,不愿做奴隶的人必然反抗,因为没有选择
5.社会的需要,社会要良性发展,要规范道德和法律,必然要有大多数人能接受的房价
而最重要的是,我们在房价回归前后买房的区别:
看看很多贫穷地方的房价就知道,一般的民用住房的成本大约 每平方米1000-2000元
租房的成本: 每月1000 - 2000 元
而房子的价格很多已经超出了其成本价的 3-5倍
而长期贷款要付给银行的利息也会占房款很大比例
以50W一套的房子为例,分30年还清,每月1400左右,
加上银行利息,每个月大概需要付款 3000 左右
而1400也可以租很不错的房子了,就算租上10年后房子降价一半
租房费大概16W,加上25W,也可以省出9万元,银行的利息也都可以省掉了
这笔账谁不会算,而且10年后房价下跌一半的可能性非常大,甚至还不止一半,
所以,算过帐的普通消费者,会选择租房而不是买房,必然会引起房价下跌,
实际上,根本不用10年,只要大多数人,选择暂时租房,
三年后再买房,就会比现在划算多了
 
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
<think>我们准备创建一个房价比较应用。这个应用可以比较不同城市的房价,或者同一城市不同区域的房价。我们将使用Python和Pandas库来处理数据,并使用Matplotlib或Seaborn进行可视化。由于我们不知道具体的数据源,我们将假设数据是一个CSV文件,包含城市(或区域)、平均房价等字段。 步骤: 1. 加载数据:从CSV文件加载房价数据。 2. 数据清洗:处理缺失值、重复值等。 3. 比较功能:用户可以选择两个或多个城市(或区域)进行比较。 4. 可视化:用条形图或折线图展示房价比较结果。 假设CSV文件格式如下: city,price New York,1000000 San Francisco,800000 Los Angeles,700000 Chicago,400000 ... 我们将编写一个简单的控制台应用程序,用户可以通过命令行输入要比较的城市。 代码结构: 1. 导入必要的库。 2. 读取数据。 3. 清洗数据(这里简单处理,实际中可能需要更复杂)。 4. 用户输入要比较的城市。 5. 从数据集中提取这些城市的数据。 6. 绘制条形图比较。 注意:我们假设数据文件名为'house_prices.csv',位于同一目录下。 如果用户输入的城市不在数据集中,我们将提示并退出。 我们将使用matplotlib进行绘图。 </think>以下是一个使用Python和Streamlit实现的房价比较应用。该应用允许用户上传包含房价数据的CSV文件,选择城市进行比较,并以图表形式展示结果: ```python # house_price_comparison.py import streamlit as st import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置页面标题 st.title('🏠 房价比较分析应用') st.markdown('上传包含房价数据的CSV文件,可视化不同城市的房价对比') # 文件上传区域 uploaded_file = st.file_uploader("上传CSV文件", type="csv") if uploaded_file is not None: # 读取数据 df = pd.read_csv(uploaded_file) # 显示原始数据 st.subheader('原始数据预览') st.write(f"数据集包含 {df.shape[0]} 行, {df.shape[1]} 列") st.dataframe(df.head()) # 数据清洗 df_clean = df.dropna(subset=['price', 'city']) # 选择城市 cities = df_clean['city'].unique() selected_cities = st.multiselect('选择要比较的城市', cities, default=cities[:3]) if selected_cities: # 筛选数据 filtered_df = df_clean[df_clean['city'].isin(selected_cities)] # 分组统计 city_stats = filtered_df.groupby('city')['price'].agg(['mean', 'median', 'min', 'max']) city_stats.reset_index(inplace=True) city_stats = city_stats.round(2) # 显示统计结果 st.subheader('房价统计') st.table(city_stats) # 可视化 st.subheader('房价分布对比') # 创建图表布局 fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6)) # 箱线图 sns.boxplot(data=filtered_df, x='city', y='price', ax=axes[0]) axes[0].set_title('房价分布箱线图') axes[0].set_ylabel('价格(万元)') # 条形图 sns.barplot(data=city_stats, x='city', y='mean', ax=axes[1], palette='viridis') axes[1].set_title('城市平均房价对比') axes[1].set_ylabel('平均价格(万元)') plt.tight_layout() st.pyplot(fig) # 下载结果 csv = city_stats.to_csv(index=False).encode('utf-8') st.download_button( label="下载统计结果", data=csv, file_name='city_price_stats.csv', mime='text/csv' ) else: st.info('请上传CSV格式的房价数据文件') ``` ### 代码解释: 1. **文件上传与读取**: - 使用`st.file_uploader`接收用户上传的CSV文件 - 用Pandas读取数据并显示预览 2. **数据清洗**: - 移除价格和城市字段的空值 - 提取城市唯一值供用户选择 3. **数据统计**: - 计算每个城市的平均价、中位数、最低价和最高价 - 以表格形式展示统计结果 4. **可视化**: - **箱线图**:展示房价分布范围和异常值 - **条形图**:比较城市平均房价差异 - 使用Seaborn库创建专业图表 5. **数据导出**: - 提供统计结果的CSV下载功能 ### 使用说明: 1. 安装依赖:`pip install streamlit pandas matplotlib seaborn` 2. 运行应用:`streamlit run house_price_comparison.py` 3. 上传CSV文件格式示例: ```csv city,price,area,rooms 北京,850,120,3 上海,780,95,2 深圳,720,88,3 广州,450,105,3 杭州,560,89,2 ``` ### 应用截图: ![](https://via.placeholder.com/600x400?text=房价对比图表+界面示例)
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