这次只是分享一个计算AQI以及空气质量等级划分的程序，程序和示例文件以及数据都在github上。
为了形象的将全国或局部地区各地区的空气质量表达出来，我们可以根据选择切换日期和污染物种类，使用Echarts的地图图表来根据污染级别（可以为空气质量指数AQI，也可以为某项污染物）来开发全国或局部地区的专题地图...近些年随着国家对环境保护的重视以及人们对生活居住环境的关注，相信大家都看到或听过空气质量等级（优，良，轻度污染，中度污染，重度污染，严重污染），以及空气质量指数（AQI）这个词汇。...如下两张图：空气质量等级是根据空气质量指数（AQI）计算而来，而空气质量指数（AQI）是根据PM2.5(细颗粒物)，PM10(可吸入颗粒物)，SO2（二氧化硫），NO2（二氧化硫），O3（臭氧），CO（...image.png 2.根据分指数对应关系，使用下面公式计算各污染评价项目的空气质量分指数（IAQI），比如上面SO2（二氧化硫）24小时平均值值为523计算如下：((200-150)/(800-475...24h(一氧化碳24小时平均）,CO_1h(一氧化碳1小时平均)(，日报不参与计算)，O3_8h(臭氧8小时平均)（根据浓度值判断是否参与最后计算），O3_1h(臭氧1小时平均)) 4.最后取各项因子分指数里最大的分指数为最后的空气质量指数
1、AQI 分析与预测 1.1 背景信息 AQI（空气质量指数），用来衡量空气清洁或者污染的程度。值越小，表示空气质量越好。近年来，因为环境问题，空气质量也越来越受到人们的重视。 ?...1.3 数据集描述 数据集：获取2015年空气质量指数集。该数据集包括全国主要城市的相关数据以及空气质量指数。 数据集中字段（列名）详情： ?...5.2 全国城市空气质量 5.2.1 城市空气质量等统计 对于AQI，可以对空气质量进行等级划分，划分标准如下表所示： ? 根据核标准，我们来统计下，全国空气质量每个等级的数量。...可见，我们城市的空气质量主要以一级（优）与二级（良）为主，三级（轻度污染）占一部分，更高污染的城市占少数。 5.2.2 空气质量指数分布 我们来绘制一下全国各城市的空气质量指数分布图。...在柱形图中，仅显示了内陆城市和沿海城市空气质量指数（AQI）的均值对比，我们可以使用箱线图来显示更多的信息。 sns.boxplot(x="Coastal",y="AQI",data=data) ?
p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。...但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。...即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下，我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。...我们以上海空气质量指数AQI做成的时间序列数据为例。 随着时间增加， 数值变化很大。...下面是excel数据： data=read.xlsx("上海空气质量指数 (1).xlsx") head(data) ## 城市 日期 AQI指数 ## 1 上海市 41640
p=30131 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。...R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI） 01 02 03 04 剔除缺失值 plot(pydat[,8:12], col =km...par(mfrow=c(2,3)) hist(as.numeric(pydat[km$cluster==1,6])) 再看每个类中空气质量水平的频率，可以看到第一个类的地区空气质量水平大多在良好水平...，第二个类地区水平层次不齐，第3个类空气质量水平在4居多，因此空气质量较差，第4个类别2,3居多，因此良好，第5个类大多地区集中在1-3，因此空气质量最好。...本文选自《R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法》。
p=30131最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。...----点击标题查阅往期内容R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）左右滑动查看更多01020304剔除缺失值plot(pydat[,8:12], ...因此第5个类别空气质量比较好。其他各个类别的地区在不同指标上有不同特征。...，第3个类空气质量水平在4居多，因此空气质量较差，第4个类别2,3居多，因此良好，第5个类大多地区集中在1-3，因此空气质量最好。...本文选自《R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法》。
p=30131 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。...点击标题查阅往期内容 R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 剔除缺失值 plot(pydat[,...par(mfrow=c(2,3)) hist(as.numeric(pydat[km$cluster==1,6])) 再看每个类中空气质量水平的频率，可以看到第一个类的地区空气质量水平大多在良好水平...，第二个类地区水平层次不齐，第3个类空气质量水平在4居多，因此空气质量较差，第4个类别2,3居多，因此良好，第5个类大多地区集中在1-3，因此空气质量最好。...本文选自《R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法》。
p=30131 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。...点击标题查阅往期内容 R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 剔除缺失值 plot(pydat[,...par(mfrow=c(2,3)) hist(as.numeric(pydat[km$cluster==1,6])) 再看每个类中空气质量水平的频率，可以看到第一个类的地区空气质量水平大多在良好水平...，第二个类地区水平层次不齐，第3个类空气质量水平在4居多，因此空气质量较差，第4个类别2,3居多，因此良好，第5个类大多地区集中在1-3，因此空气质量最好。...本文选自《R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法》。
p=30131 最近我们被客户要求撰写关于空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。...---- 点击标题查阅往期内容 R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 剔除缺失值 plot...par(mfrow=c(2,3)) hist(as.numeric(pydat[km$cluster==1,6])) 再看每个类中空气质量水平的频率，可以看到第一个类的地区空气质量水平大多在良好水平...，第二个类地区水平层次不齐，第3个类空气质量水平在4居多，因此空气质量较差，第4个类别2,3居多，因此良好，第5个类大多地区集中在1-3，因此空气质量最好。...本文选自《R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法》。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。...但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。...即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下，我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。...我们以上海空气质量指数AQI做成的时间序列数据为例。 随着时间增加， 数值变化很大。...下面是excel数据： data=read.xlsx("上海空气质量指数 (1).xlsx") head(data) ## 城市 日期 AQI指数 ## 1 上海市 41640
作者寄语 本次更新财新数据的财新指数数据-溢出指数，中国数字经济指数（Digital Economy Index，DEI）作为新经济系列指数（NEI）的子指数，利用网络大数据挖掘手段，度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长...更新接口 "index_si_cx" # 财新中国-溢出指数 溢出指数 接口: index_si_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数...-溢出指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 溢出指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例...import akshare as ak index_si_cx_df = ak.index_si_cx() print(index_si_cx_df) 数据示例 日期 溢出指数
作者寄语 本次更新财新数据的财新指数数据-产业指数，中国数字经济指数（Digital Economy Index，DEI）作为新经济系列指数（NEI）的子指数，利用网络大数据挖掘手段，度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长...更新接口 "index_ii_cx" # 财新指数-产业指数 产业指数 接口: index_ii_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数...-产业指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 产业指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例...import akshare as ak index_ii_cx_df = ak.index_ii_cx() print(index_ii_cx_df) 数据示例 日期 产业指数
本次更新财新数据的财新指数数据-融合指数，中国数字经济指数（Digital Economy Index，DEI）作为新经济系列指数（NEI）的子指数，利用网络大数据挖掘手段，度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长...更新接口 "index_fi_cx" # 财新中国-融合指数 融合指数 接口: index_fi_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数...-融合指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 融合指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例...import akshare as ak index_fi_cx_df = ak.index_fi_cx() print(index_fi_cx_df) 数据示例 日期 融合指数
本次更新财新数据的财新指数数据-基础指数，中国数字经济指数（Digital Economy Index，DEI）作为新经济系列指数（NEI）的子指数，利用网络大数据挖掘手段，度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长...更新接口 "index_bi_cx" # 财新中国-基础指数 基础指数 接口: index_bi_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数...-基础指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 基础指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例...import akshare as ak index_bi_cx_df = ak.index_bi_cx() print(index_bi_cx_df) 数据示例 日期 基础指数
更新接口 "index_investing_global" # 全球指数数据接口 全球指数数据 接口: index_investing_global 目标地址: https://cn.investing.com.../indices/ 描述: 获取世界主要国家的各种指数, 由于涉及国家和指数(「1000」 + 个指数)具体参见国家-指数目录具体的调用方式可以参照: 先查询指数所在的国家名称; 复制网页上国家名称(推荐复制...), 如 「美国」; 复制所显示的具体指数名称(推荐复制, 如果英文中间有空格, 也需要保留空格), 如 「美元指数」; 也可以调用 「ak.index_investing_global_country_name_url...("美国")」 获取需要国家的具体指数名称 在安装 AkShare 后输入, 如 「ak.index_investing_global(country="美国", index_name="VIX恐慌指数...限量: 单次返回某一个国家的具体某一个指数, 建议用 for 循环获取多个国家的多个指数, 注意不要大量获取, 以免给对方服务器造成压力!
AkShare-更新记录 "index_vix" # 恐慌指数 指数数据 恐慌指数 接口: index_vix 目标地址: https://datacenter.jin10.com/market 描述...“恐慌指数”。...举个例子，假设VIX指数为15，表示未来30天预期的年化波动率为15%，因此可以推断指数期权市场预期未来30天标准普尔500指数向上或向下波动15%/√12 = 4.33% 。...也就是，指数期权的定价假设是：标准普尔500指数未来30天的波动率在正负4.33%以内的几率为68%。 数据解读 当VIX指数超过40，表示市场对未来的非理性恐慌，可能于短期内出现反弹。...当VIX指数低于15，表示市场出现非理性繁荣，可能会伴随着卖压杀盘。 即使在1998年的金融风暴时，VIX指数也未曾超过60，VIX指数不一定能准确预测走向，但是多少反映当时市场的气氛。
2 方法 引入输入包 调用main()函数，提示并接收用户输入得身高与体重信息 图片 调用getBMI()方法，输出结果 图片 求出BMI指数，定义一个变量r来保存最终结果 图片 图片 根据...BMI指数范围，给r重新赋值 打印最终结果 图片 import java.util.Scanner; public class work01 { /* 接受用户输入的身高和体重，输出判断结果...getBMI(height, weight); } public static void getBMI(double h, double w) { //求出BMI指数...double bmi = w / (h * h); //定义一个变量r来保存最终结果 String r = ""; //根据 bmi 指数范围，...：" + bmi); System.out.println("您的体重属于：" + r); } } 3 结语 针对BMI指数问题，提出if循环语句方法，通过Java编程计算BMI指数并进行肥胖判断的实验
作者寄语 根据产量和流动性进行权重分配的中国境内商品期货多元化基准指数。...指数设计 上海期货交易所、郑州商品交易所、大连商品交易所内上市的实物商品期货品种中选取交易具有一定活跃度、以人民币计价交易的34种商品合约 依据产量和流动性进行相应的权重分配 指数特色 具有显著的宏观经济代表性...强调投资组合的全面性和分散化 反映中国大宗商品市场运行状况的基准指数特色中国大宗商品 更新接口 "index_cci_cx" # 财新中国-大宗商品指数 大宗商品指数 接口: index_cci_cx...目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/nei 描述: 财新指数-大宗商品指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称...() print(index_cci_cx_df) 数据示例 日期 大宗商品指数 变化值 0 2009-01-08 100.000000 0.000000
计算并返回该研究者的 h 指数。 根据维基百科上 h 指数的定义：h 代表“高引用次数” ，一名科研人员的 h 指数 是指他（她）至少发表了 h 篇论文，并且每篇论文 至少 被引用 h 次。...如果 h 有多种可能的值，h 指数 是其中最大的那个。...由于研究者有 3 篇论文每篇 至少 被引用了 3 次，其余两篇论文每篇被引用 不多于 3 次，所以她的 h 指数是 3 示例 2： 输入：citations = [1,3,1] 输出：1 方法一：排序...首先我们可以将初始的 指数 设为 ，然后将引用次数排序，并且对排序后的数组从大到小遍历。...根据 指数的定义，如果当前 指数为 并且在遍历过程中找到当前值 ，则说明我们找到了一篇被引用了至少 次的论文，所以将现有的 值加 。继续遍历直到 无法继续增大。
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