内蒙之旅的一些感想

作者分享了他在内蒙古希拉穆仁草原的经历,并未见到期待的绿色草海,而是见识了枯黄季节的草原。此外,他还提及了自己从事电子政务行业的见闻,包括一些公务员的工作状态,引发了对未来职业生涯的思考。

       为期20天的内蒙古之行结束了, 今早到了北京工商总局.

      上周末去了希拉穆仁草原, 并没有看到传说中的绿色草海, 而是一望无际的枯黄色, 其中零星有一些绿色. 据说现在是旅游的淡季, 草原从9月初就开始枯黄, 想不到我有幸看到了草原的另一面. 见到的牧民不多, 他们并不是纯粹的牧民, 在金钱的驱动下牧民的头衔只不过是赚钱的工具而已. 很遗憾在骑马时没有体会到策马奔腾的滋味, 这些家伙只是在踱着方步前进, 当我看到远处牧民策马扬起的尘土向我渐渐逼近后, 我开始回想来之前是否买了双份的保险.

      我有幸从事电子政务行业, 公安局、检察院、财政部、国土资源部、工商局... 原来我去过如此多的政府机关, 也有幸了解到政府部门的一些故事, 一些大多数人都知道的故事, 我只是再次确认了一下. 我看到了一些和我年龄相差不多的公务员, 他们每天的任务就是在办公室炒炒股票, 玩玩网游, 时不时请假一天出去逛逛, 哈哈, 神仙般的日子! (要是我能往床上一躺薪水就滚滚而来就好了.) 估计这也是很多人梦寐以求的生活, 要不然为什么这么多人报考公务员? 人的意志是会磨平的, 当安逸的生活过惯了就不愿意再去学习了, 我过过安逸的日子, 知道这个转变有多难. 玩吧, 等有一天裁员看你们怎么办. (要是有一天我也失业了我就去卖煎饼, 三年扩大规模, 五年融资上市, 十年后打入国际市场... 其实我好像更适合杠大个.)

       刚到北京就被通知周末要加班, 神啊, 项目经理都回家和老婆团聚了为啥要我加班? 难道单身就这么受歧视? 居然还问我有什么想法! 我想法老多了, 只说了最要命的一条: 赶紧给我换个地方, 机房的噪音太大了, 辐射影响我健康, 进门穿鞋套(工商局也太不环保了, 最近中央2天天说节约的问题), 还设了个霸王条款, 不让在机房喝水!  我天天有想揍人的冲动.  好像中午我还补充了一条, 十一我必须回家, 堂兄和表哥十一都回去, 和他们团聚是我生命中最重要的事.  

### 内蒙旅游数据分析与可视化方案 对于内蒙旅游数据的分析和可视化,可以采用 Python 和 R 这两种主流的语言来实现。以下是关于这两种语言在该场景下的应用及其工具链的具体说明。 #### 使用 Python 的解决方案 Python 是一种功能强大且易于学习的编程语言,其生态系统中有许多优秀的库支持数据分析和可视化工作。以下是一些常用的工具: - **Pandas**: Pandas 是一个强大的数据操作库,能够高效地处理结构化数据,例如 CSV 文件或数据库中的表格型数据[^2]。它可以用来加载、清洗和预处理内蒙旅游的相关数据。 - **NumPy**: NumPy 提供了高效的数组运算能力,适合于大规模数值计算的任务。如果需要对内蒙旅游数据进行复杂的数学建模,则 NumPy 将是非常有用的工具之一[^2]。 - **Matplotlib/Seaborn**: Matplotlib 是最流行的绘图库之一,而 Seaborn 则是在此基础上构建的一个更高级别的接口,提供了更加美观的默认样式以及一些统计图形的支持。这些库可以帮助绘制诸如游客数量随时间变化趋势图之类的图表[^2]。 - **Plotly/Dash**: 如果希望创建交互式的仪表板或者动态地图显示不同地区间的游客流动情况等复杂视觉效果的话,那么 Plotly 和 Dash 组合会是不错的选择。它们允许开发者轻松制作可点击缩放的地图以及其他形式的高度互动性的内容[^1]。 另外还可以考虑集成其他组件如 Flask 或者 Django 来开发完整的 Web 应用程序以便在线分享研究成果;同时 MySQL 等关系型数据库可用于长期保存经过加工后的结果集[^1]。 #### 使用 R 的解决方案 R 主要专注于统计分析方面的工作,并且拥有非常成熟的生态体系专门服务于这一目的。下面列举几个关键组成部分: - **dplyr & tidyr**: dplyr 提供了一套简洁一致的方法来进行常见类型的数据转换任务(比如筛选行、排列列),tidyr 负责把凌乱无序的信息整理成整齐规整的形式——这对于任何实际项目来说都是至关重要的前期准备工作[^3]。 - **ggplot2**: ggplot2 建立在一个理论模型之上叫做 Grammar of Graphics (GOG), 它让用户可以通过分层叠加不同的几何对象(geoms)、尺度映射(scale mappings)等方式灵活定制所需呈现的效果。凭借这种设计理念,即使面对较为特殊的业务需求也能游刃有余地满足[^3]。 - **leaflet/shiny**: leaflet 专攻地理空间信息表达,特别适合作为插件嵌入到更大规模的应用当中去展现基于位置的服务(LBS); shiny 则赋予研究人员无需额外前端技能即可快速搭建原型级 web app 的可能性,从而促进跨团队协作交流过程中的沟通效率提升[^4]。 综上所述,无论是选用 Python 还是 R 都能很好地达成目标,具体取决于个人偏好和技术背景等因素影响最终决定。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv('inner_mongolia_tourism.csv') # 数据探索 print(data.head()) # 创建简单的折线图表示年度访问量的变化 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(data['Year'], data['Visitors']) plt.title('Annual Visitors to Inner Mongolia') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Number of Visitors') plt.show() ```
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