pandas Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档 所使用第三方库介绍：numpy 、pandas、matplotlib、seaborn、wordcloud、sklearn

Python Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

传教士与野人过河问题（numpy、pandas） 可自定义输入 有完整代码 A*算法 有 N 个传教士和 N 个野人来到河边渡河，河岸有一条船，每次至多可供 k 人乘渡。问：传教士为了安全起见，应如何规划摆渡方案，使得任何时刻， 河两岸以及船上的野人数目总是不超过传教士的数目(否则不安全，传教士有可能被野人吃掉)。 即求解传教士和野人从左岸全部摆渡到右岸的过程中，任何时刻满足 M (传教土数) ≥ C 野人数)和 M+C≤k 的摆渡方案。 ①创建状态空间类，用于表示传教士与野人过河问题的状态。    ②初始化初始状态和目标状态。    ③定义合法状态集合，排除不符合条件的状态。    ④使用深度优先搜索算法和递归方法，在合法状态集合中搜索有效路径。    ⑤实现启发式函数，根据规则选择合适的状态转换。    ⑥对每个可能的状态进行遍历和判断，直到找到目标状态或无法找到解决方案。    ⑦编写程序来求解问题并输出结果。 成功的完成了这一个问题。完结撒花啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啊啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦拉 

pandas-1.4.3-cp38-cp38-win_amd64.whl

主要涉及了获取指定excel位置的操作，列表，高差闭合差是否在限差之内。由于重装了系统，excel原始表格不见了，就剩下代码。代码的作用就是将一份有站点和高差的excel，计算出各个站的高程，并存储成新文件。excel的数据格式参照测量原理（好像是这个名字）这本书里的格式。当时我是按书本数据格式进行编写的

py依赖包

《如何读取csv文件内容建立映射表（基于pandas）》这篇博客对应的处理文件

数据源——数据可视化（七）：Pandas香港酒店数据高级分析，涉及相关系数，协方差，数据离散化，透视表等精美可视化展示

解压后得到一个.dle文件，将.dle文件复制到3dmax\stdplugs目录中，再进入3dmax点 击【自定义】->【插件管理器】菜单项进入插件管理器对话框，最后在插件列表中点击右键选择【加载 插件】并将下载的.dle文件加载到插件管理器中。进入3DMAX点击【文件】->【导出】,文件导出类型选为.X文件。

Numpy与Pandas库使用教学PPT（共87P），详细介绍了python最常用的两个库数值计算库numpy和数据表计算库pandas-号称python中的excel，实际上它的功能远高于excel，掌握好这两个库，打好基础，后面的python金融、大数据、机器学习、AI等就等于学习了一半了，所以这两个库的基础一定要打牢，本PPT中有大量的案例，很多代码是拿来就能使用，比看视频讲解，提高了学习效率，减少了学习时间，也可以做为资料以供软件开发过程中备查。