【源码】基于Python的纽约自行车数据可视化与分析

项目简介

本项目是基于Python的数据可视化与分析工具，用于分析和展示纽约市自行车共享系统的使用情况。借助Python的pandas、numpy、matplotlib、pyecharts等库完成数据预处理、特征提取、聚类分析与可视化展示。旨在通过对纽约市自行车共享系统数据的分析，了解自行车使用情况、站点分布、流量变化以及时空聚类等信息，为城市规划、交通管理、自行车共享服务优化等提供数据支持和决策依据。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：进行数据清洗、缺失值处理、异常值排除，保证数据准确完整。
2. 特征提取：从原始数据中提取站点信息、流量信息、时空聚类特征等基础数据。
3. 聚类分析：运用DBSCAN和K-means等聚类算法，对站点进行时空聚类，识别相似站点和流量模式。
4. 数据可视化：使用pyecharts等库绘制站点分布图、流量图、时间轮播图、饼图、日历图等，直观展示使用情况。
5. 结果展示：将处理后的数据和可视化结果保存为HTML文件，可在浏览器查看和分享。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境，确保安装pandas、numpy、matplotlib、pyecharts等必要的库。
2. 数据准备：从数据网站下载原始数据，按项目结构要求将数据放于指定目录。
3. 运行代码：运行项目中的Python脚本，如prep.py（数据预处理）、DBSCAN_3D.py（DBSCAN聚类评估）、kmeans.py（K-means聚类评估）等，执行数据分析和可视化任务。
4. 结果查看：代码执行完成后，通过浏览器打开生成的HTML文件，查看可视化结果和数据分析报告。

注意：项目部分代码涉及地图可视化，运行可视化代码时需确保网络连接正常。

参考文档和教程

• Apache ECharts
• pyecharts
• scikit-learn
• Matplotlib
• SciPy
• objgraph
• Pympler
• multiprocessing

备注

项目部分代码和文档可能需进一步调整完善，以适配不同版本的库和框架。实际使用时，要根据项目需求和数据特性调整代码参数和逻辑，以达最佳分析效果。同时，需适当处理代码中的错误和异常，确保程序稳定可靠。

下载地址

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