内容概要：本文深入探讨了泰勒图这一强大的数据可视化工具，特别是利用MATLAB实现泰勒图的具体方法。泰勒图能够将模型的相关系数、中心均方根误差和标准差三个关键评价指标整合到一张极坐标图上，提供了一个简洁明了的模型性能评估方式。文中不仅提供了原始数据和标准化数据两种情况下泰勒图的绘制代码，还详细解释了每一步骤的功能，如数据生成、统计量计算（相关系数、标准差、中心均方根误差）、极坐标转换及绘图设置等。此外，还介绍了如何通过调整点的颜色、大小等属性来自定义图表样式，使图表更加美观且信息丰富。 适合人群：对数据可视化感兴趣的科研工作者、数据分析员、程序员，尤其是那些希望深入了解模型评估方法和技术的人群。 使用场景及目标：适用于需要对比多个模型性能的情况，特别是在气象预报、环境科学等领域中，帮助研究人员快速直观地评估不同模型的表现优劣。通过泰勒图，可以更好地理解各模型之间的相对优势和不足，从而指导后续的研究方向。 其他说明：泰勒图的独特之处在于它能将三个看似独立的统计量统一到同一个几何框架下，使得复杂的多维信息能够在二维平面上得到有效的呈现。对于初学者来说，本文提供的详细代码注释和实例演示是非常宝贵的参考资料。

基于Matlab的泰勒图绘制指南：自定义点大小和颜色，多种配色可选，整合相关系数、中心均方根误差和标准差评价模型性能,泰勒图 Matlab代码 案例详细提供2套泰勒图画法：原始数据的泰勒图与对数据标准化后的泰勒图 笔者对此泰勒图代码进行了详细的注释，可实现点的大小和颜色的自定义设置，提供多种配色，可根据爱好自行设置喜欢的款式 ----------------------------- 泰勒图本质上是巧妙的将模型的相关系数（correlation coefficient）、中心均方根误差（centered root-mean-square）和标准差（standard Deviation）三个评价指标整合在一张极坐标图上，其基于的便是三者之间构成的余弦关系。 ,泰勒图;Matlab代码;原始数据;数据标准化;配色;极坐标图;评价指标;余弦关系,基于Matlab的泰勒图绘制教程：原始与标准化数据的对比分析

中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

VeRi-776数据集, 用于智慧交通系统中车辆的REID重识别模型，减少跟踪ID的switch切换次数。

农业原始数据集 1.气象数据集 字段说明 编号 日期 从2014年 ~2024年 共 10年的数据 当日最低温度 当日最高温度 湿度 取值范围 0-100 降水量 单位：毫升 风速 单位：米/秒 日照时数 小时 天气状况 晴天、雨天、阴天 数据格式 csv格式 2.农作物生长数据集 字段说明 编号 作物类型 包括： 小麦、玉米、水稻、大豆、高粱、油菜、花生、棉花 种植日期 作物开始种植的日期， 从2014年 ~2024年 共 10年的数据 收割日期 作物成熟后进行收割的日期 从2014年 ~2024年 共 10年的数据 生长期 从种植到收割的时间长度，以天为单位 产量 每公顷土地的作物产量，单位为吨 日照时长 作物生长期内每天的平均日照时长，单位为小时 降水量 作物生长期内的年降雨量，单位

TCGA数据集是转录组分析常用的数据库，从数据库中获取相应的数据集之后进行数据清洗过程相对麻烦，但同时也是最关键的一步，本资源是零基础入门转录组分析——数据处理（TCGA数据库）教程中配套的代码+原始数据+最终处理好的数据。 零基础入门转录组分析——数据处理（TCGA数据库）教程链接：https://blog.csdn.net/weixin_49878699/article/details/135373467?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22135373467%22%2C%22source%22%3A%22weixin_49878699%22%7D

拉曼光谱是一种非破坏性的分析技术，广泛应用于化学、生物、材料科学等领域，用于研究物质的分子结构和组成。MATLAB是一款强大的数值计算和数据分析软件，它为处理各种复杂数据，包括拉曼光谱提供了丰富的工具和算法。在本示例中，我们将探讨如何利用MATLAB中的airPLS算法来处理拉曼光谱数据。 airPLS算法是一种偏最小二乘回归（Partial Least Squares, PLS）的变体，特别适用于处理存在背景噪音和共线性问题的光谱数据。PLS算法旨在找到能够最大化变量与响应之间关系的投影方向，通过分解数据的协方差矩阵来提取特征成分，进而进行建模和预测。 在MATLAB中实现airPLS算法，你需要了解以下关键步骤： 1. **数据导入**：你需要将原始拉曼光谱数据导入MATLAB。这通常涉及读取CSV或TXT文件，这些文件包含了光谱的波长值和对应的强度值。MATLAB的`readtable`或`textscan`函数可以帮助你完成这个任务。 2. **数据预处理**：拉曼光谱数据往往包含噪声和背景趋势，因此在应用airPLS之前需要进行预处理。可能的操作包括平滑滤波（如移动平均或 Savitzky-Golay 滤波）、背景扣除（如基线校正）以及归一化（如标度至单位范数或总强度归一化）。 3. **airPLS算法**：MATLAB中没有内置的airPLS函数，但你可以根据算法的数学原理自行编写或者寻找开源实现。airPLS的核心在于迭代过程，通过交替更新因子加载和响应向量，以最小化残差平方和并最大化解释变量与响应变量之间的相关性。 4. **模型构建**：在确定了合适的主成分数量后，使用airPLS算法对数据进行降维处理，得到特征向量。然后，这些特征向量可以用于建立与目标变量（例如，物质的化学成分或物理性质）的关系模型。 5. **模型验证**：为了评估模型的性能，你需要划分数据集为训练集和测试集。使用训练集构建模型后，在测试集上进行预测，并计算预测误差，如均方根误差（RMSE）或决定系数（R²）。 6. **结果可视化**：你可以利用MATLAB的绘图功能展示原始光谱、预处理后的光谱、主成分得分图以及预测结果，以直观地理解数据和模型的表现。 通过这个MATLAB代码示例，你将能够深入理解拉曼光谱数据的处理流程，掌握airPLS算法的实现，并学习如何利用这种技术来解析和预测复杂的数据模式。同时，通过实际操作，你还可以提升MATLAB编程技能，进一步提升在数据分析领域的专业能力。

2006-2021地级市能源消耗数据（含原始数据+计算过程+结果） 1、时间：2006-2021年 2、来源：城市统计NJ、各省市统计NJ和地级市统计GB 3、指标：全社会用电量万千瓦时、人工煤气和天然气供气总量万立方米市辖区、液化石油气供气总量吨市辖区、电折标准煤系数0.1229千克标准煤/千瓦小时=1.229吨标准煤/万千瓦小时、天然气折标准煤系数1.33千克标准煤/立方米=13.3吨标准煤/万立方米、液化石油气折标准煤系数1.7143千克标准煤/千克=1.7143吨标准煤/吨、总吨标准煤 4、范围：280个地级市 测算方法：使用电、石油天然气折算所得，包括原始数据、计算过程和结果。 介绍见：https://blog.csdn.net/m0_71334485/article/details/134254775

【步步高雷霆战机C源码+原始数据】这个资源包含了开发一款名为“雷霆战机”的游戏的C语言源代码，以及相关的原始数据文件。这是一份非常珍贵的学习资料，特别是对于那些对游戏开发感兴趣，尤其是想深入理解游戏底层机制的程序员来说。 让我们来看看C源码部分。C语言是一种基础且强大的编程语言，被广泛用于系统编程、嵌入式开发以及游戏开发等领域。雷霆战机的C源码揭示了游戏的逻辑结构、算法实现和控制流程。通过阅读和分析这些代码，我们可以了解到游戏如何处理玩家输入、如何渲染图形、如何播放音频、如何实现游戏物理引擎、如何管理内存，以及如何进行错误检测和调试。此外，源码中可能还包括了游戏的AI设计、关卡设计和游戏规则等复杂功能的实现。 数据文件方面，`Flydata.dat`可能包含游戏的各种配置信息、关卡数据、角色属性、敌人设定等。这种二进制数据文件通常需要解析工具或源代码来解读，以便理解其内部结构和内容。`FlySound.lib`可能是一个音频库文件，存储了游戏中的各种音效和背景音乐，而`sound(未转换,原始数据)`可能是未经过处理的原始音频文件，可能需要音频编辑软件进行转换或编辑。`bmp（原始数据）`文件夹则可能包含游戏中的位图图像资源，包括角色、背景、爆炸效果等，这些图片在游戏运行时会被加载并显示。 学习这个源码和数据，开发者可以深入理解游戏开发的全貌，包括数据结构的设计、资源的管理和优化、以及如何利用C语言的特性高效地实现游戏逻辑。这对于想要提升C编程技能、了解游戏开发流程，或者进行游戏修改（MOD）的人来说，都是极其宝贵的材料。 这份资源提供了从代码到数据的完整游戏开发实例，可以帮助学习者从实践中学习C语言编程、游戏逻辑构建、数据文件处理等多个方面的知识。通过实际操作和研究，不仅可以提高编程技能，也能增强对游戏开发流程的理解，从而在未来的游戏项目中更加得心应手。

2000-2023年全国各省资本存量测算数据（含原始数据+测算过程+计算结果） 1、时间：2000-2023年（以2000年为基期） 2、范围：30个省市（不含西藏） 3、指标：固定资产形成总额、固定资产投资价格指数、资本存量 4、来源：ZG统计年鉴、各省年鉴、国家统计局 5、方法说明：永续盘存法，借鉴单豪杰（2008）的方法利用固定资产形成总额计算资本存量；本期资本存量=上期资本存量*（1-10.96%）+本期固定资产形成总额，其中10.96%是折旧率，引用单豪杰的做法 以2000年为基准年份的基年资本存量的准确——引用单豪杰（2008）数量经济技术经济研究上的一篇文章《中国资本存量K的再估算： 1952～2006年》，即采用各省2001年的固定资本形成总额比上平均折旧率10.96%与2001～2005年间投资增长率的平均值之和作为该省的初始资本存量 注：2018-2023年固定资产形成总额利用年增长率计算所得，2018-2023年固定资产价格指数采用cpi替代