集体过马路行为的数据怎么用Python画出直观的对比柱状图?

针对收集的集体过马路的数据,我们可以使用Python的pandas库来处理和清洗数据,然后借助matplotlib库创建柱状图来进行可视化分析。以下是简要步骤: 1. **导入必要的库**: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. **加载数据**: 假设数据存储在一个CSV文件中,可以这样读取: ```python data = pd.read_csv('crossing_data.csv') ``` 3. **数据预处理**: 检查数据是否有缺失值,并按需要整理列名或分组: ```python data = data.dropna() # 删除缺失值 if 'group_type' in data.columns: groups = data['group_type'].unique() ``` 4. **计算每组的数量**: 使用`value_counts()`获取每种情况(比如单人、小团队、大团队)的人数: ```python counts = data['group_size'].value_counts() ``` 5. **绘制柱状图**: ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) counts.plot(kind='bar', ax=ax) ax.set_title('集体过马路人数分布') ax.set_xlabel('群体类型') ax.set_ylabel('人数') ``` 6. **添加对比线或标签**: 如果有多个数据集想要对比,可以画多条柱状图并添加对应的标签。 7. **显示图形**: ```python plt.show() ```

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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【测试环境】 windows10 anaconda3+python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.70 【模型可以检测出类别】 person,cell phone(使用是官方coco 80类,可修改检测80类里面任意几个类别都行) 下载前请务必查看更多实现细节:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142199785

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人工智能毕设-基于深度学习实现行人过马路闯红灯识别语音告警系统python源码(含GUI界面+模型+教程+语音播报+运行视频) 【项目简单介绍】 1、项目中可识别行人、斑马线、红灯、绿灯,项目含训练好的模型,评估指标曲线、运行教程(易部署)等; 2、深度学习目标检测算法设计、语音告警模块设计、闯红灯算法设计等 3、项目完整且含有 运行视频,部署简单,含GUI界面,操作方便,直观,当检测到有行人闯红灯穿越斑马线时,将会发出语音告警; 4、项目属于新开发,可用于毕设、课设、实验、比赛、实际项目、立项demo演示等 【备注】 项目百分百可以成功运行,也会不定期更新优化,保证csdn上是最新最全。如果有需要的朋友,请用自己账号csdn官方下载,请勿使用第三方代下,否则不提供任何形式的答疑和技术支持!!!

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#献给天底下所有跟我一样当爸爸的猿类 import os #清除屏幕 def clear():     os.system(‘cls’) #绘制车体 def paint_body(num,startc):     c=startc     for index in range(num):         c = c + ‘ -‘     print(c) #绘制车轮 def paint_wheel(startc):     c=startc     for index in range(1):         c = c + ‘ ‘     for index in range(10):   

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青少年软件编程(Python)等级考试试卷(五级) 分数:100 题数:38 一、单选题(共25题,共50分) 1. 已知一个列表lst = [2,3,4,5,6],lst.append(20),print(lst)的结果是?( ) A. [10,2,3,4,5,6,20] B. [20,2,10,3,4,5,6] C. [2,3,4,5,6,20] D. [2,3,4,5,6,10,20] 试题编号:20220128-ph-003 试题类型:单选题 标准答案:C 试题难度:一般 试题解析:列表元素的增加 考生答案:C 考生得分:2

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内容概要:本文研究了考虑隐私保护的分布式联邦学习在居民电力负荷预测中的应用,并提供了基于Python的代码实现。该研究旨在通过联邦学习框架,使多个参与方能够在不共享原始用户数据的前提下协同训练高精度的负荷预测模型,从而在保障数据隐私安全的同时,提升模型的泛化能力和预测准确性。研究内容涵盖联邦学习的整体架构设计、本地模型训练流程、全局模型聚合机制以及隐私保护策略的集成与实现,重点解决了传统集中式建模中存在的数据孤岛与隐私泄露风险问题。该方法适用于智能电网、需求响应管理、分布式能源调度等场景,为构建安全、合规、高效的智慧能源系统提供了可行的技术路径。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习理论知识,从事电力系统分析、能源管理、数据科学及相关领域的研究人员与工程技术人员,尤其适合关注数据隐私保护与分布式机器学习融合应用的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于居民侧用电负荷的短期与中期预测,支持电网精细化调度与负荷管理;②在确保用户隐私前提下,实现跨区域、跨机构的电力数据协同建模,打破数据壁垒;③为电力市场中的需求响应、分布式资源优化配置及碳排放管理提供数据驱动的决策支持。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行动手实践,重点关注联邦学习中客户端-服务器通信机制、模型参数聚合算法(如FedAvg)及差分隐私等隐私保护模块的实现细节,可进一步将该框架迁移至其他类型的时间序列预测任务中进行拓展验证与性能优化。

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基于YOLOv8+PyQt5的行人过马路危险行为检测告警系统源码(含GUI界面+数据集+训练好的模型+评估指标+部署文档) 检测行人过马路玩手机、打电话的行为。检测行人、玩手机、打电话、斑马线、car等目标。 1、项目代码分为两部分 main_gui_code和ultralytics,其中main_gui_code代码包含GUI界面代码+训练好的模型+YOLOv8推理逻辑融合GUI的代码,也就是说这部分可以打开GUI界面,加载模型和图片、视频、视频流 进行测试。ultralytics则为YOLOv8源代码,可用来训练各种模型,当然也可以用来测试,输出结果,只不过不带GUI界面。故我们使用ultralytics来训练模型,然后拷贝模型到main_gui_code中, 进行GUI界面测试。 2、搭建环境 安装anaconda 和 pycharm windows系统、mac系统、Linux系统都适配 在anaconda中新建一个新的envs虚拟空间(可以参考博客来),命令窗口执行:conda create -n YOLOv8-GUI python==3.8 创建完YOLOv8-GUI虚拟空间后,命令窗口执行:source activate YOLOv8-GUI 激活虚拟空间 然后就在YOLOv8-GUI虚拟空间内安装requirements.txt中的所有安装包,命令窗口执行:pip install -r requirements.txt 使用清华源安装更快 3、打开GUI推理测试 当以上步骤顺利完成后,环境已经搭建完毕,下面我们尝试打开GUI界面进行测试 pycharm中打开整个项目,导入配置anaconda安装的YOLOv8-GUI虚拟环境(参考博客) 运行main.py即可成功打开界面,模型文件放在main_gui_code/models/文件夹,后缀为.pt。可以存放多个模型,可通过界面来选择要使用的模型 界面可以设置一些配置参数,导入图片和视频等。最后点击播放按钮,开始推理测试并显示画框及得分值 界面可自定义开发者姓名,默认为“蔡徐坤”,在home.py中,查找"蔡徐坤",替换成自己名字即可 4、训练模型过程 进入到\ultralytics\ultralytics\yolo\v8\detect\文件夹下,datasets即为我们准备好的数据集,训练其他模型同理。 data文件夹下的cross_line.yaml文件为数据集配置文件,博文有介绍https://blog.csdn.net/DeepLearning_?spm=1011.2415.3001.5343 train.py中208行,修改为的data = cfg.data or './cross_line.yaml' # or yolo.ClassificationDataset("mnist") 207行修改自己使用的预训练模型 若自己有显卡,修改211行,如我有四张显卡,即改成args = dict(model=model, data=data, device=”0,1,2,3“) 以上配置完成后运行train.py开始训练模型,训练完毕后会在runs/detect/文件夹下生成train*文件夹,里面包含模型和评估指标等 5、无GUI推理测试 训练好模型,打开predict.py,修改87行,model = cfg.model or 'yolov8n.pt',把yolov8n.pt换成我们刚才训练完生成的模型路径,待测试的图片或者视频存放于ultralytics\ultralytics\assets文件夹, 运行predict.py即可,检测结果会在runs/detect/train文件夹下生成。 【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。

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目标检测数据集:黑暗背景下马路上目标图像检测数据【VOC标注格式、包含数据和标签】,数据保存按照文件夹保存,经测试,可直接用作目标检测数据集,无需额外处理。 【数据集详情】共3500张左右数据和对应的xml标注文件,类别请查看classes文件,共7类:car、person、motor、bus、truck、bike、rider 关于yolo实战检测教程:https://blog.csdn.net/qq_44886601/article/details/134878776 yolov5的改进实战:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html

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项目包含:印度马路道路缺陷检测数据(VOC标注格式的xml文件,已经做了训练集和测试集划分),数据保存按照文件夹保存,经测试,可直接用作目标检测数据集,无需额外处理。 图像分辨率为720*720的RGB图片,数据集印度的马路数据集,对道路上的缺陷进行检测 【数据集介绍】路面缺陷图像数据,纵向裂纹、横向裂纹、坑洞、不规则裂缝等等 【数据总大小】400 MB 【数据集详情】data目录下分为两个目录,images为训练数据、labels为标签。共有7706张数据和7706个xml解释性标签文件 【json文件】10类别的json字典文件 为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入一张图片即可绘制边界框,并且保存在当前目录。脚本无需更改,可以直接运行!

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新手别慌!用BingPi-M2开发板带你5分钟搞懂Tina Linux SDK目录结构

# 新手别慌!用BingPi-M2开发板带你5分钟搞懂Tina Linux SDK目录结构 第一次拿到BingPi-M2开发板时,面对Tina Linux SDK里密密麻麻的文件夹,我完全不知道从哪下手。就像走进一个陌生的大仓库,每个货架上都堆满了工具和零件,却找不到操作手册。这种困惑持续了整整两天,直到我意识到——理解目录结构比死记硬背每个文件更重要。 ## 1. 为什么SDK目录结构如此重要 想象你正在组装一台复杂的模型飞机。如果所有零件都混在一个箱子里,你需要花大量时间寻找每个螺丝和面板。但如果有分门别类的隔层,标注着"机身部件"、"电子设备"、"紧固件",组装效率会成倍提升。Ti
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Java线程池运行时状态怎么实时掌握?有哪些靠谱的监控手段?

<think>我们之前已经讨论过Java线程池监控的多种方法,包括使用第三方工具和自定义监控。现在用户再次询问Java线程池监控方法,我们需要根据引用内容以及之前讨论的内容进行总结和扩展。 引用[1]提到使用JDK自带的监控工具,引用[2]提到了三种常用的线程池创建方式,引用[3]给出了通过ThreadPoolExecutor获取线程池状态的方法。 结合之前回答的内容,我们可以将监控方法分为以下几类: 1. 使用JDK自带工具(如jconsole, jvisualvm)进行监控。 2. 通过编程方式获取线程池状态(如引用[3]所示)。 3. 扩展ThreadPoolExecutor,
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桌面工具软件项目效益评估及市场预测分析

资源摘要信息:"桌面工具软件项目效益评估报告" 1. 市场预测 在进行桌面工具软件项目的效益评估时,首先需要对市场进行深入的预测和分析,以便掌握项目在市场上的潜在表现和风险。报告中提到了两部分市场预测的内容: (一) 行业发展概况 行业发展概况涉及对当前桌面工具软件市场的整体评价,包括市场规模、市场增长率、主要技术发展趋势、用户偏好变化、行业标准与规范、主要竞争者等关键信息的分析。通过这些信息,我们可以评估该软件项目是否符合行业发展趋势,以及是否能满足市场需求。 (二) 影响行业发展主要因素 了解影响行业发展的主要因素可以帮助项目团队识别市场机会与风险。这些因素可能包括宏观经济环境、技术进步、法律法规变动、行业监管政策、用户需求变化、替代产品的发展、以及竞争环境的变化等。对这些因素的细致分析对于制定有效的项目策略至关重要。 2. 桌面工具软件项目概论 在进行效益评估时,项目概论部分提供了对整个软件项目的基本信息,这是评估项目可行性和预期效益的基础。 (一) 桌面工具软件项目名称及投资人 明确项目名称是评估效益的第一步,它有助于区分市场上的其他类似产品和服务。同时,了解投资人的信息能够帮助我们评估项目的资金支持力度、投资人的经验与行业影响力,这些因素都能间接影响项目的成功率。 (二) 编制原则 编制原则描述了报告所遵循的基本原则,可能包括客观性、公正性、数据的准确性和分析的深度。这些原则保证了报告的有效性和可信度,同时也为项目团队提供了评估标准。基于这些原则,项目团队可以确保评估报告的每个部分都建立在可靠的数据和深入分析的基础上。 报告的其他部分可能还包括桌面工具软件的具体功能分析、技术架构描述、市场定位、用户群体分析、商业模式、项目预算与财务预测、风险分析、以及项目进度规划等内容。这些内容的分析对于评估项目的整体效益和潜在回报至关重要。 通过对以上内容的深入分析,项目负责人和投资者可以更好地理解项目的市场前景、技术可行性、财务潜力和潜在风险。最终,这些分析结果将为决策提供重要依据,帮助项目团队和投资者进行科学合理的决策,以期达到良好的项目效益。