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中国国家统计局统计用区划代码和城乡划分代码www_stats_gov_cn_tjbz_cxfldm_2011
2011年中国国家统计局统计用区划代码和城乡划分代码 包含省/市/县/乡/村信息 字段说明 id 代码 name 名称 grade 级别1、省/区/直辖市,2、地市/盟,3、县/旗,4、乡/镇/街道,5、村/社区 type 城乡标志码 stype 级别名
2022-05-08 17:58:54
5.61MB
数据库
城乡
区划
1
stats.min.js
Three.js 导入PLY格式的模型示例中需要使用的5个js文件中的一个:stats.min.js
2022-04-06 21:21:27
2KB
js
tree.js
ply文件
1
中国国家统计局统计用区划代码和城乡划分代码www_stats_gov_cn_tjbz_cxfldm_2012
2012年中国国家统计局统计用区划代码和城乡划分代码 包含省/市/县/乡/村信息 字段说明 id 代码 name 名称 grade 级别1、省/区/直辖市,2、地市/盟,3、县/旗,4、乡/镇/街道,5、村/社区 type 城乡标志码 stype 级别名
2022-03-24 17:06:51
5.62MB
区划
城乡
省市
区县
1
Stats.js下载
var Stats=function(){var l=Date.now(),m=l,g=0,n=1E3,o=0,h=0,p=1E3,q=0,r=0,s=0,f=document.createElement("div");f.id="stats";
2022-02-15 11:31:09
2KB
Stats.js
1
wind-
stats:
wind您的风力发电项目的统计数据-源码
风力统计 Wind-stats是一个软件包,可轻松计算您的风能项目的功率统计数据。 特征 阅读“广义风气候(GWC)文件。 用于减少障碍物风速的避难所模型。 根据站点位置计算全局Weibull参数。 获取一般统计数据以比较不同站点的实施情况(平均风速,平均功率密度)。 根据风力发电机的功率曲线和站点的风分布来计算年发电量。 安装 pip install wind-stats 例子 请参阅我们的示例以了解如何使用 资源 Troen,I.和Lundtang Petersen,E.(1989)。 欧洲风图集。 里索国家实验室。 Peña,A.,Bechmann,A.,Conti,D.,Angelou,N.,&Troen,I.(2015年)。 庇护所模型和观察结果。 DTU风能。 DTU风能E号00923 马克·拉平(Marc Rapin),菲利普·莱Kong特(Philippe L
2022-02-14 15:38:13
241KB
python
library
statistics
wind
1
ufc-events-stats:来自所有UFC事件的匹配数据的数据收集-源码
ufc-events-stats 演示幻灯片:探索MMA的模式和趋势 data_latest文件夹包含: 匹配UFC事件的数据,直到文件名中的日期为止(从维基百科检索) 匹配数据直至2020年5月30日 data_ufcstats文件夹包含: UFC事件的比赛数据(从ufcstats.com检索) 匹配数据直至2020年5月30日 先前的统一规则1993年11月12日至2000年9月22日 统一规则11/17/2000至05/30/2020 数据文件夹包含: list_of_UFC_past_events.csv 上次访问时间06/01/2020 活动日期截至2020年5月30日 list_of_UFC_scheduled_events.csv 上次访问时间06/01/2020 包含从6/6/2020到8/15/2020的预定活动 UFC 249弗格森vs.Gaethje
2022-02-12 15:57:51
4.87MB
JupyterNotebook
1
Premier League Player Stats Data 英超球员统计数据-数据集
为热爱足球和数据科学的人设置的数据集。 Premier League Player Stats.csv
2022-01-04 15:21:54
11KB
数据集
1
NBAStatsVisualizer:NBA Stats Visualizer 适用于任何赛季的任何 NBA 球员,使用 Python 在简单直观的图形界面中提供投篮图表和基本统计数据-源码
NBA 数据可视化工具 NBA Stats Visualizer 适用于任何赛季的任何 NBA 球员,使用 Python 在简单直观的图形界面中提供投篮图表和基本统计数据 要正确执行 NBA Stats Visualizer: 下载 Python 版本 3 和 PIP 通过打开 NBA 文件夹上的命令提示符安装程序要求: python -m pip install -r requirements.txt 然后,您可以执行该程序 py NBAStatsVisualizer.py 你准备好了!
2021-12-28 09:54:11
112KB
Python
1
CHAID:通用CHAID算法的python实现-源码
卡方自动推理检测 该软件包提供了以及的python实现 安装 CHAID是通过分发的,可以像这样安装: pip3 install CHAID 或者,您可以克隆存储库并通过安装 pip install -e path/to/your/checkout NB虽然我们已经在支持Python 2.7版做了一些尝试看看,我们不鼓励使用它,因为它是达到它的 创建一个CHAID树 from CHAID import Tree ## create the data ndarr = np . array (([ 1 , 2 , 3 ] * 5 ) + ([ 2 , 2 , 3 ] * 5 )). reshape ( 10 , 3 ) df = pd . DataFrame ( ndarr ) df . columns = [ 'a' , 'b' , 'c' ] arr = np . array (([
2021-12-23 17:27:48
208KB
tree
spss
stats
chaid
1
nba.
stats:
可视化 NBA 数据-源码
NBA数据 有没有想过 NBA 球员最受欢迎的名字是什么? 姓名统计 自己安装和运行 克隆此存储库后,您可以: cd nba.stats npm install grunt build python -m SimpleHTTPServer 8822 导航到http://localhost:8822/nba.html 。 注意- 如果您想对代码进行更改并查看它们的运行情况,不必每次更改代码时都一遍又一遍地进行grunt build ,只需执行grunt watch监听对任何 JavaScript 文件的更改src目录并自动进行构建。
2021-12-22 15:51:37
689KB
JavaScript
1
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