今日监管部门发布重大研究成果,人狗大战：PYTHON编程语言的最简单数据处理方法揭秘

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在信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策和科学研究的重要依据。如何高效地处理和分析数据，成为了许多领域亟待解决的问题。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据处理领域有着广泛的应用。本文将为您揭秘Python编程语言在处理数据时的最简单方法，帮助您轻松应对人狗大战中的数据挑战。 ### 一、Python简介 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言。由于其语法简洁明了，易于学习，Python已经成为全球最受欢迎的编程语言之一。在数据处理领域，Python凭借其丰富的库和强大的功能，成为了数据科学家的首选工具。 ### 二、Python数据处理最简单方法 1. **使用Pandas库** Pandas是Python中一个功能强大的数据处理库，它提供了高效、灵活的数据结构和数据分析工具。以下是一个使用Pandas进行数据处理的简单示例： ```python import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']} df = pd.DataFrame(data) # 打印DataFrame print(df) ``` 2. **使用NumPy库** NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高效的数组操作功能。以下是一个使用NumPy进行数据处理的简单示例： ```python import numpy as np # 创建一个数组 data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(data) ``` 3. **使用Matplotlib库** Matplotlib是一个用于数据可视化的Python库，它可以帮助我们更直观地了解数据。以下是一个使用Matplotlib进行数据可视化的简单示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个散点图 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] plt.scatter(x, y) plt.show() ``` ### 三、人狗大战中的数据应用 在人狗大战这个场景中，我们可以使用Python进行以下数据处理： 1. **数据收集**：通过传感器、摄像头等设备收集人狗大战过程中的数据，如时间、地点、参与者的身份等。 2. **数据清洗**：使用Pandas等库对收集到的数据进行清洗，去除无效数据、重复数据等。 3. **数据分析**：通过NumPy、Pandas等库对清洗后的数据进行统计分析，找出人狗大战的规律和特点。 4. **数据可视化**：使用Matplotlib等库将分析结果以图表形式展示，帮助人们更好地理解人狗大战的情况。 ### 四、总结 Python作为一种功能强大的编程语言，在数据处理领域具有广泛的应用。通过本文介绍的最简单数据处理方法，相信您已经能够轻松应对人狗大战中的数据挑战。在未来的数据科学研究中，Python将继续发挥其重要作用。

作者｜戚伟图文｜胡文波近日，某期刊论文列出了一份 138 个收缩型城市名单受到广泛关注。这份 " 夸大化 " 的收缩城市名单，主要是由于对城市空间范围的界定偏差造成的。对 " 城市 " 的误解城市的空间范围存在 2 个基本认知。一是城市行政地域范围，是根据行政区划边界确定的空间范围，例如直辖市和地级市的 " 市域 "。但是，这范围内除了城镇空间，还包括大量的农村 / 农业空间、生态空间。行政地域所辖空间范围的差异也使得人口统计没有可比性。"138 个收缩城市 " 就是用的城市行政地域内的常住总人口变化界定的 " 收缩城市 "，实际上，大部分是由于农村人口减少导致的，而不是城镇人口减少导致的。在我国快速城镇化进程中，农村人口减少是普遍的，不能把行政地域内 " 农村人口减少 " 纳入收缩城市的界定。二是城市实体地域范围，是根据城市实际建成区域确定的空间范围。我国现行《统计上划分城乡的规定》（国函〔2008〕60 号）明确了城区、镇区和乡村划分方案，这是人口城镇化水平核算的空间依据。其中，" 城区 " 是指在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会和其他区域。《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》（国发〔2014〕51 号）明确 " 以城区常住人口为统计口径，将城市划分为五类七档 "。我国新型城镇化战略深化户籍制度改革指出的 " 全面落实城区常住 300 万以下城市取消落户限制要求 " 也用的这个标准口径。因而，采用城区常住人口，来识别城市实体地域人口增减变化，才是符合国家标准的。基于 " 城区常住人口 " 的收缩城市识别《地理研究》2023 年第 10 期《基于 " 城区常住人口 " 的 2010 — 2020 年中国收缩城市识别》一文通过严谨的数据时空一致性校正，核算结果发现，2010 — 2020 年，中国 693 个城市中，只有 48 个 " 城区常住人口 " 出现减少的 " 收缩城市 "，增长型城市是 635 个。而且，相较于增长型城增长规模，收缩城市的人口减少规模体量也不大，绝大部分收缩城市的城区人口减少规模都低于 5 万人。48 个收缩城市，按照城区常住人口减少规模的排序，名单如下 : 本溪市、鸡西市、双鸭山市、鹤岗市、伊春市、七台河市、抚顺市、白山市、温州市、通化市、临江市、洮南市、舒兰市、大安市、阿尔山市、格尔木市、丹东市、图们市、牙克石市、四平市、那曲市、肇东市、安达市、大石桥市、和龙市、敦化市、东宁市、五大连池市、茫崖市、讷河市、鞍山市、合山市、丰镇市、龙井市、根河市、汕尾市、北安市、石嘴山市、津市市、漠河市、富锦市、同江市、盖州市、穆棱市、蛟河市、调兵山市、集安市、乐昌市。表 1 2010 — 2020 年城区人口变化统计表表 2 2010 — 2020 年中国收缩城市信息一览表图 1 2010 — 2020 年城区人口变化规模空间分布图收缩城市形成的解释2010 — 2020 年我国推进新型城镇化发展，城镇人口从 6.7 亿人增长至 9 亿人，城镇化水平从占 49.68% 提升至 63.89%，仍然是农村人口向城区、镇区集聚为主的状态，并没有出现大规模的城区人口减少现象。48 个收缩城市出现的主要原因如下：一是经济发展转型因素，尤其是东北地区城市及一些资源型城市，面临经济结构调整和转型的现实问题，一旦经济发展乏力，就业机会缩窄。二是，人口结构因素，人口老龄化、低生育率等人口结构转型现象，使得自然增长的人口规模无法补偿净迁出的人口规模，加剧了城区人口收缩。三是，发展政策因素。最典型是温州市，由于过去 10 年的老城区都市更新政策，城区改造致城区外来人口选择迁居或离开。未来收缩城市有多少？2010-2020 只有 48 个城市出现了城区人口减少现象，是为少数，不宜 " 夸大 " 收缩城市的数量，不宜不严肃地给城市贴上 " 收缩 " 标签，也不宜片面地将 " 东北城市 "、" 中小型城市 " 和 " 资源型城市 " 与 " 收缩城市 " 对等挂钩。当然，城市收缩仍然是值得长期关注的现象。随着我国少子化、老龄化趋势，以及从 " 乡 - 城 " 人口迁移活跃向 " 城 - 城 " 人口迁移活跃演替，城区常住人口减少的城市数量会出现增长。现有 " 城区 " 统计范围不包含县城、建制镇镇区等，小城镇的人口增减同样值得关注。此外，" 收缩城市 " 不局限于人口一个维度，经济、社会等综合维度应当纳入考量。参考文献：戚伟 , 刘振 , 刘盛和 , 等 . 基于 " 城区常住人口 " 的 2010 — 2020 年中国收缩城市识别 [ J ] . 地理研究 ,2023,42 ( 10 ) :2539-2555.作者：中国科学院地理科学与资源研究所 戚伟图文：香港大学社会学系博士生 胡文波