【转】世界地图

世界地图的两种版本及表示方法

      世界地图是指描绘整个地球表面的地图,一般画有地形、经纬线等,并标注有地名等数据,使用者可以利用经纬线在世界地图上找出各个地方的具体位置,从而了解世界的全貌。有多种方法把地球表面投影到平面上。主要内容表示了世界各大洲、大洋的总体分布;采用分国设色方法表示各国家和地区的精确地理位置;表示了其国名、首都、水系、居民点、境界、交通等基本内容。

      目前国际上通行的世界地图有两种,一种是以大西洋上的经线为分割线的太平洋格局的世界地图,也可称为“太平洋版世界地图”,它完整表达环太平洋地区的地理关系,将大西洋分割在图幅两边;另一种是以太平洋上的经线为分割线的大西洋格局的世界地图,也可称为“大西洋版世界地图”,它完整表达环大西洋地区的地理关系,将太平洋分割在图幅两边。这两种版本的世界地图之所以成为世界通行版本,就在于它们遵循了编制世界地图的两个重要原则,即不切割或少切割陆地的原则和采用整15°经纬线划分图面的原则。

      世界地图的表示比较重要的一点就是选定中央经线,中央经线既是投影到地图上的中心线,也是投影的对称轴。世界地图上要表示整个球面的要素,相当于将球面沿一个方向切割后展开铺平。中央经线选定后,其相隔180°的对应面即切割线也相应选定了,这个切割线就是地图上的图幅边线,因此,选中央经线时,不能单纯考虑要表示的重要内容分布在中央经线附近,使其变形最小,还要兼顾考虑其对应的切割线要不切割或尽量少切割陆地,以避免大块陆地被分割在图幅两边而影响阅读效果和图面的整体美。经线不同 “太平洋版世界地图”常以西经30°经线为切割线;“大西洋版世界地图”常以180°经线为切割线,当然,若以西经170°经线为切割线,则该图上的陆地可完全不切割,这样虽满足了编制世界地图的第一个原则,但表达时区时又会出现困难,因为世界时区是按照15°经线划分的。

      纵观世界地理分布,毫无疑问,国际上通行的“太平洋版世界地图”和“大西洋版世界地图”,它们分别在大西洋和太平洋上的切割线,堪称黄金分割线。这也是它们能够通行的关键所在。 通行代表着一种流行的趋势、一种相对的稳定性和持世界地图久性。对于地球本身的客观描述而言,地图的表示不仅取决于人们对地球的认识程度,还取决于人们的价值取向和价值选择。

      当今的世界地图的表现形式各种各样,常用的地图投影就有二三十种。各国绘制世界地图时,在力求准确的基础上也尽可能使自己的国家处于比较突出的、易于充分直观本国地理环境的中心位置上,以方便使用,充分体现了“以我为主”、“以我为中心”的价值取向。

      中国现行的世界地图就是国际上通行的“太平洋版世界地图”模式,它以东经150°为中央经线、以西经30°为左边经线和右边经线,完整表达环太平洋地区的地理关系,加入了更多技术上的考虑。实际上,若选择东经105°为中央经线,则中国的位置更为居中,但那样的话,美洲大陆就被分割在地图的两边,为保持世界各大洲的完整,因此较好、合理地选择了目前这种中国偏左、日本偏中的图面配置。

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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