某某水表-M1卡数据算法分析

# 某某水表-M1卡数据算法分析


## 卡片数据
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扇区数据 | 金额
:--- |:---
13EC 0000 0000 0000 0000 0000 03EB BD1B | 51.00
13E7 0000 0000 0000 0000 0000 03F0 AD2B | 50.95
13E2 0000 0000 0000 0000 0000 03F5 AD2B | 50.85
13DD 0000 0000 0000 0000 0000 03FA 9D3B | 50.80
13D8 0000 0000 0000 0000 0000 03FF 9D3B | 50.75
13D3 0000 0000 0000 0000 0000 0404 6A6E | 50.70
13CE 0000 0000 0000 0000 0000 0409 7A5E | 50.65
13C9 0000 0000 0000 0000 0000 040E 7A5E | 50.60


## 算法分析
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1-2 金额
13-14 金额备份
15-16 未知,可能是终端编号

1-2 金额 和 13-14 金额备份 的运算关系
0x17D7 - 0x17EC = 0x03EB
备份金额 = 0x17D7 - 余额

 

 

## 算法参考

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Python在数据分析和可视化中有许多强大的库,如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn等。以下是进行数据分析和可视化的典型步骤: 1. **导入所需库**: - 导入`pandas`用于数据处理,`numpy`进行数值计算,`matplotlib`基础图表绘制,`seaborn`则提供更美观的高级图表。 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` 2. **数据加载**: - 使用`pandas.read_csv()`、`read_excel()`或其他函数(如从数据库或API获取)读取数据。 ```python df = pd.read_csv('data.csv') ``` 3. **数据预处理**: - 检查数据完整性(缺失值、异常值),使用`dropna()`、`fillna()`处理。 - 数据清洗,如有重复项,可以使用`drop_duplicates()`去除。 4. **描述性统计**: - 了解数据的基本信息,例如`df.describe()`。 5. **数据探索**: - 利用`head()`、`tail()`查看数据前几行和尾几行,`value_counts()`或`groupby()`按类别计数。 6. **数据转换和特征工程**: - 根据需要对数据进行归一化、标准化、编码等操作。 7. **可视化分析**: - 使用`matplotlib`创建线图、柱状图、散点图等基本图形。 - `seaborn`库能快速制作复杂而美观的统计图形,如箱线图、热力图等。 ```python sns.lineplot(x='date', y='value', data=df) plt.show() ``` 8. **统计建模和机器学习**: - 如果涉及到预测或分类任务,可以选择sklearn等库进行模型训练。 9. **结果解读和报告生成**: - 分析图表和模型结果,撰写报告或分享可视化成果。
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