基于python 全国31省市的城镇居民消费水平可视化分析聚类分析 完整代码数据 可直接运行

最新推荐文章于 2024-06-23 22:47:09 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： 城镇居民消费水 消费水平可视化 聚类分析 全国31省市的城镇居民消费水平
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129740393
本博客分享了一篇关于全国31省市城镇居民消费水平的可视化和聚类分析项目。通过Python编程，博主提供了完整的数据和代码，读者可以直接运行。项目演示视频可在B站找到，数据和代码可从优快云下载。

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全国31个地区2018年的人均消费支出数据可视化分析
CyberXZ的博客
08-26 507
总结起来，通过使用R语言的数据处理和可视化包，我们可以对2018年全国31个地区的人均消费支出数据进行可视化分析。为了更好地理解2018年全国31个地区的人均消费支出情况，我们可以利用R语言进行数据可视化分析，通过图表展示数据的分布和趋势。通过以上代码示例，我们可以得到人均消费支出数据的条形图、折线图和箱线图。接下来，我们将使用R语言的数据处理和可视化包来完成数据的可视化分析。当然，以上只是数据可视化的一部分示例，根据具体需求和数据特点，我们还可以使用其他类型的图表，如饼图、散点图等，来更全面地展示数据。
实战三十：基于居民消费水平的KMeans聚类分析可视化实战 完整代码数据
07-05 602
实战三十：基于居民消费水平的KMeans聚类分析可视化实战 完整代码数据
动态可视化图表：“城市居民与农民生存大解析！消费指数狂飙，究竟是福是祸？
weixin_43914278的博客
01-16 470
CPI指数可视化图表
广州餐饮景观：1000家餐厅的数据分析和可视化呈现（Python）
weixin_45535473的博客
06-23 1187
本项目旨在通过对餐厅数据的分析和挖掘，为用户提供以下几个方面的信息和洞见：1.餐饮市场分析：通过数据分析市场的供需情况、竞争态势和潜在发展趋势2.消费者行为分析：了解消费者对不同类型餐厅的偏好、消费习惯和评论行为3.推荐系统开发：基于用户喜好和餐厅特征构建推荐系统，提供个性化推荐服务4.区域餐饮热度分析：分析各区县餐饮店数量、评分情况，探索区域餐饮市场发展潜力广州美食数据集。
31省市消费水平信息统计的数据爬取和可视化
qq_45767564的博客
06-17 721
这里写自定义目录标题31省市消费水平信息统计的数据爬取和可视化导入数据和echarts包，创建文件，结构图如下app.py代码demo.py代码index.html代码注意：1.html配置语言设置为jinja22.环境配置，导入结构框架运行app.py文件，得出视图 31省市消费水平信息统计的数据爬取和可视化 echarts 官网柱状图 导入数据和echarts包，创建文件，结构图如下 app.py代码 from flask import Flask,render_template from demo
python与机器学习聚类：31省市居民家庭消费水平和学生月上网时间分布、kmeans实现图像分割
Cachel Wood的博客
09-02 1214
31省市居民家庭消费水平 #建立工程，导入sklearn相关包 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans #加载数据，创建k-means算法实例，并进行训练，获得标签 def loadData(filepath): fr = open(filepath,'r+') lines = fr.readlines() retData = [] retCityName = [] for line in lines
python机器学习聚类实例之31个省份的居民消费聚类（包含数据）
Blackoutdragon的博客
01-29 7323
数据介绍 现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据,这八个变量分别是:食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据,对31个省份进行聚类。 实际数据（直接复制到当前工程下的city.txt文件中） 北京,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64 天津,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.9
用Python统计居民消费支出情况
m0_72963799的博客
10-02 2739
以2019年北京、上海、广州三城市在居民消费支出数据为例，利用Python分析了消费结构支出情况，包括食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务等几方面。使用的分析形式有并列柱状图、饼状图两种。
31省消费水平－－聚类分析
gulie8的博客
12-23 4486
数据源样式： 代码（自己写的）： #读入数据 fr=open(r'd:\Users\zhanggl21\Desktop\Python机器学习应用\31省市居民家庭消费水平-city.txt','r+') lst=[] for line in fr: lst.append(line.strip().split(',')) citydata=[] cityname=[] f...
python中kmeans怎么导入数据集_python 代码实现k-means聚类分析的思路(不使用现成聚类库)...
weixin_39622150的博客
11-23 1047
一、实验目标1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。​　　　　2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论，发现能解释数据的最好的 K 值。二、算法原理首先确定k，随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析，离某一...
聚类-31省市居民家庭消费水平-city
09-11
Python机器学习应用 （礼欣 、嵩天）课程资源
Python机器学习应用_1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据
06-19
慕课Python机器学习应用K-means算法示例数据集
城镇居民消费水平数据聚类分析可视化
压缩包子文件的文件名称列表中包含了三个文件：一个.csv格式的数据文件(comsume.csv)，一个.ipynb格式的完整代码数据文件(基于全国31省市的城镇居民消费水平可视化分析聚类分析 完整代码数据.ipynb)，以及一个.ipynb...
【python】数据挖掘 实验：中国二级城市经纬度聚类分析
weixin_44566432的博客
11-09 4250
题目：数据仓库与挖掘实验 —— 聚类分析 有如下中国城市数据，要求按照经纬度对中国二级城市聚类： 首先显示城市的分布图 观察设置k的合理值 对数据进行聚类，并显示图形聚类结果 输出每一类对应的城市 完整数据在本篇博客最后 北京市 北京市 北纬39.55 东经116.24 福建省 福州 北纬26.05 东经119.18 福建省 长乐 北纬25.58 东经119.31 福建省 福安 北纬27.06 东经119.39 福建省 福清 北纬25...
Python机器学习应用 case1 31省消费水平（KMeans）
weixin_45552398的博客
04-07 1465
文章中代码和数据来源于mooc机器学习应用，下面先附上链接：https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 在这个例子里给了31个省份消费的数据，通过python对这些数据进行聚类分析。 首先是导入相关的包： import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans 定义一个读取文件的函数： de...
python数据分类聚类案例_Python数据分析案例--运用K-Means聚类分析广告效果
weixin_39984403的博客
11-25 649
在本案例中，我们通过各类广告渠道90天内额日均UV，平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间、素材类型、广告类型、合作方式、广告尺寸和广告卖点等特征，将渠道分类，找出每类渠道的重点特征，为加下来的业务讨论和数据分析提供支持。导入分析过程所需类库import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplot...
Python数据分析实例，用户家用电器功率分析。Pandas时间序列处理以及聚合实践
Demonslzh的博客
11-08 3129
文章目录数据介绍&分析目标数据分析〇、导入需要的库一、合并数据读表获取每个房间的设备信息合并所有表格二、数据清洗查看数据开关状态判断三、用电时间段频率统计(时间序列聚合)1、结果可视化2、统计每个用户一天中不同时间段的用电频率数据集+源码获取 数据介绍&分析目标 数据介绍 这里先简单描述一下数据集文件。这里有6个用户的用电数据。以1号用户为例，点进building1内会有meter1-meter20共20个Excel表格，其中meter1和meter2均为该家庭的用电总负荷，您可以选择其中
聚类分析案列代码
weixin_38915313的博客
11-11 1173
导入数据 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ageinc_df=pd.read_csv(‘w3_ageinc.csv’) ageinc_df.info() #两列数据，年龄与收入 ageinc_df.describe() #现在进行聚类分析 ...
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