百度慧眼百度热力图数据处理,可直接用于论文

0、数据简介

数据来源:百度慧眼
数据形式:含坐标的csv点数据;shp数据(含csv点数据);TIF栅格数据(含csv,shp数据);PNG可视化图片。多种数据形式可选。
价格:市为单位,每天有24个时间点。也可提供shp格式,核密度/反距离tif格式,数据格式不同价格不同。
直接选TIF的好处:不用手动从csv转shp,不用考虑投影带,不用手动核密度,我可以确保数据一定符合你的研究,会跟你确定栅格大小和研究区,根据研究区裁剪数据。
用途:城市/街道活力,人口统计,选址分析,商圈分析,活力分析等等。

优势:全网最全最细!
1、有论文支撑!!!《地理科学》。
2、定量数据!
3、从数据原理到应用给你讲清楚。
4、专注于城市研究。

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0、示例数据

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通过网盘分享的文件:20250317日上传 百度热力图示例数据
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–来自百度网盘超级会员v2的分享

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百度热力

数据集介绍:多类别动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类别动物目标检测数据集 片数量: - 训练集:6,860张片 - 验证集:1,960张片 - 测试集:980张片 总计:9,800张含动态场景的动物像 分类类别: Alpaca(羊驼)、Camel(骆驼)、Fox(狐狸)、Lion(狮子)、Mouse(鼠类)、Ostrich(鸵鸟)、Pig(猪)、Rabbit(兔子)、Rhinoceros(犀牛)、Shark(鲨鱼)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Whale(鲸鱼) 标注格式: YOLO格式标注,包含目标检测所需的归一化坐标及类别索引,适用于YOLOv5/v7/v8等系列模型训练。 数据特性: 覆盖航拍、地面视角等多种拍摄角度,包含动态行为捕捉及群体/单体目标场景。 二、适用场景 野生动物监测系统: 支持构建无人机/红外相机AI识别系统,用于自然保护区动物种群追踪与生态研究。 智慧农业管理: 适用于畜牧养殖场动物行为分析、数量统计及健康监测等自动化管理场景。 生物多样性研究: 为陆地/海洋生物分布研究提供标注数据支撑,助力濒危物种保护项目。 教育科研应用: 可作为计算机视觉课程实践素材,支持目标检测、迁移学习等AI教学实验。 三、数据集优势 跨物种覆盖全面: 包含13类陆生/水生动物,涵盖家畜、野生动物及濒危物种,支持复杂场景下的模型泛化训练。 动态场景丰富: 捕捉动物运动、群体互动等真实行为模式,提升模型对非静态目标的检测鲁棒性。 标注体系规范: 严格遵循YOLO标注标准,提供精确的边界框定位,支持即插即用的模型训练流程。 多场景适配性: 数据来源涵盖航拍影像、地面监控等多维度视角,适用于农业、生态保护、科研等跨领域应用。 类别平衡优化: 通过分层抽样保证各类别数据分布合理性,避免长尾效应影响模型性能。
### 使用 Python 爬取百度慧眼人口热力数据 为了实现这一目标,通常会采用如下方式: 通过 `requests` 库发送 HTTP 请求来模拟浏览器行为并获取网页内容。对于特定于百度慧眼的人口热力数据而言,可以先访问含有这些数据的目标页面 URL 并解析 HTML 文档中的 JavaScript 或 JSON API 接口以定位实际存储所需信息的位置[^1]。 #### 准备工作 安装必要的库: ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas ``` #### 获取入口URL与参数 确定要爬取的城市及其对应的日期范围等必要条件之后,构建请求链接字符串。例如针对深圳这样的一座城市来说,可能需要构造类似于下面这样的 URL 来发起 GET 请求获得初始响应对象 r[]^1]^: ```python import requests from datetime import date, timedelta city_code = 'shenzhen' # 替换成具体城市的编码 start_date = date(2023, 9, 1) end_date = date.today() base_url = f"https://huiyan.baidu.com/migration/city/internalflowhistory.json?dt=city&id={city_code}&date=" dates = [(start_date + timedelta(days=x)).strftime('%Y-%m-%d') for x in range((end_date-start_date).days + 1)] urls = [f"{base_url}{day}" for day in dates] ``` #### 解析JSON格式的数据 一旦获得了包含目标数据的 Response 对象,则可以通过 `.json()` 方法将其转换成字典形式以便进一步处理。这里假设服务器返回的是标准 JSON 结构化的内容[^2]: ```python data_list = [] for url in urls: response = requests.get(url) data_dict = response.json() if not isinstance(data_dict['data']['list'], list): continue daily_data = [{'time': item['hour'], 'value': item['value']} for item in data_dict['data']['list']] data_list.extend(daily_data) print(f"Total entries collected: {len(data_list)}") ``` #### 存储至CSV文件 最后一步就是把收集好的记录写入 CSV 文件当中去,方便后续做数据分析或者绘展示等工作[^4]: ```python import csv import os.path as osp output_dir = './output' osp.exists(output_dir) or osp.mkdir(output_dir) with open(osp.join(output_dir,f'{city_code}_internal_flow.csv'), mode='w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['Time', 'Value']) writer.writerows([[item['time'], item['value']] for item in data_list]) ``` 上述代码片段展示了如何使用Python编程语言从网络上自动下载有关某地区内部流动情况的历史统计数据,并将它们整理好存放在本地计算机里形成易于阅读和使用的表格文档。
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