流体力学(水力学)满分实验报告——流体静力学

这篇博客详述了一次流体力学(水力学)的满分实验,包括实验目的、装置介绍、流体静力学原理、使用Python和MATLAB进行数据处理,以及实验分析和心得分享。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

实验目的

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实验装置

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【部分】实验原理

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【部分】实验数据处理

在这里插入图片描述

借助Python

插个题外话,如果数据比较多的话,或者说需要额外的数据处理的话

pip install numpy
pip install matplotlib
pip install pandas
import numpy as np
import matplotlib as plt
import pandas as pd
#读取数据
file_path = open('地址')
file_date = pd.read_csv(file_path)
file_date.head()##tail()

#数据预处理
file_date.duplicated()#重复值检测
file_date = file_date.drop_duplicates()#删除重复值
file_date = file_date.dropna()#删除缺失值
date_new = np.array([])#创建空数组
date = file_date['列名'].values#处理一列数据
for i in date:
    date_new = np.append(date_new,np.array(i[
数据集介绍:野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:野生动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:4,181张图片 - 验证集:1,212张图片 - 测试集:610张图片 总计:6,003张航拍及自然场景图片 分类类别: 涵盖23类野生动物,包括: - 濒危物种(北极熊、犀牛、熊猫) - 大型哺乳动物(大象、河马、长颈鹿) - 猛禽类(鹰、鹦鹉、企鹅) - 食肉动物(狮子、猎豹、美洲豹) - 草食动物(斑马、鹿、山羊) 标注格式: YOLO格式标注,包含边界框坐标与类别标签,适配主流目标检测框架。 数据特性: 航拍视角与地面视角相结合,包含动物群体活动和个体行为场景。 二、适用场景 生态保护监测系统: 构建野生动物种群识别系统,支持自然保护区自动监测动物迁徙和栖息地活动。 智能林业管理: 集成至森林巡护无人机系统,实时检测濒危物种并预警盗猎行为。 动物行为研究: 为科研机构提供标注数据支撑,辅助研究动物种群分布与行为特征。 自然纪录片制作: AI预处理工具开发,快速定位视频素材中的特定物种片段。 教育科普应用: 用于野生动物识别教育软件,支持互动式物种学习功能开发。 三、数据集优势 物种覆盖全面: 包含非洲草原系、极地系、森林系等23类特色动物,特别涵盖10种IUCN红色名录物种。 多场景适配: 整合航拍与地面视角数据,支持开发不同观测高度的检测模型。 标注质量可靠: 经动物学专家校验,确保复杂场景(群体/遮挡)下的标注准确性。 模型兼容性强: 原生YOLO格式可直接应用于YOLOv5/v7/v8等系列模型训练。 生态研究价值: 特别包含熊科动物(棕熊/北极熊/熊猫)细分类别,支持濒危物种保护研究。
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