以下是一些可以查詢英國(guó)國(guó)家數(shù)據(jù)的網(wǎng)站：

1. 英國(guó)政府網(wǎng)站（www.gov.uk）：提供各個(gè)政府部門的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)信息，包括經(jīng)濟(jì)、人口、教育、健康、環(huán)境等領(lǐng)域。

2. 英國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局（www.ons.gov.uk）：英國(guó)的官方統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)，提供廣泛的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和報(bào)告，涵蓋經(jīng)濟(jì)、勞動(dòng)力、人口、社會(huì)等各個(gè)領(lǐng)域。

3. 英國(guó)國(guó)家檔案館（www.nationalarchives.gov.uk）：保存和提供英國(guó)歷史檔案和記錄的機(jī)構(gòu)，可以查詢歷史數(shù)據(jù)和文件。

4. 英國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)研究理事會(huì)（www.esrc.ac.uk）：該機(jī)構(gòu)提供經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和人文科學(xué)領(lǐng)域的研究報(bào)告和數(shù)據(jù)。

5. 英國(guó)衛(wèi)生與社會(huì)保健信息中心（www.hscic.gov.uk）：提供英國(guó)衛(wèi)生和社會(huì)保健領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和報(bào)告。

6. 英國(guó)金融行為監(jiān)管局（www.fca.org.uk）：提供金融服務(wù)行業(yè)的監(jiān)管數(shù)據(jù)和報(bào)告。

以上是一些常用的查詢英國(guó)國(guó)家數(shù)據(jù)的網(wǎng)站，您可以根據(jù)自己的需求選擇相應(yīng)的網(wǎng)站進(jìn)行查詢。

import pandas as pd
import math
import numpy as np
# Import data from Excel
data = pd.read_excel('C:/Users/26861/Desktop/eg2.xlsx')

# 提取指標(biāo)列
indicators = data.iloc[:, 1:]

# 計(jì)算指標(biāo)的熵值
indicator_entropy = -np.sum(indicators * np.log2(indicators), axis=0)

# 計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重
weights = (1 - indicator_entropy) / np.sum(1 - indicator_entropy)

# 輸出權(quán)重
for i, weight in enumerate(weights):
    print(f"指標(biāo){i+1}的權(quán)重為：{weight}")

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 設(shè)置字體為微軟雅黑
plt.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
# 從Excel導(dǎo)入數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel('C:/Users/26861/Desktop/eg2.xlsx')

# 根據(jù)公式計(jì)算指標(biāo)值
data['score'] = 0.202*data['GDP增長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.063*data['GDP標(biāo)準(zhǔn)化']+ 0.1*data['恐怖主義指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.086*data['政府預(yù)算標(biāo)準(zhǔn)化']+ 0.147*data['就業(yè)率標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.147*data['失業(yè)率標(biāo)準(zhǔn)化']+ 0.088*data['CPI標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.167*data['貿(mào)易差額標(biāo)準(zhǔn)化']

# 可視化展示
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(data['score'])
plt.xlabel('Years')
plt.ylabel('Relative national strength')
plt.title('Changes in the relative national power of the United Kingdom over the years')
plt.xticks(rotation=45)
# 設(shè)置x軸刻度
start_year = 2013
end_year = start_year + len(data) - 1
years = range(start_year, end_year + 1)
plt.xticks(range(len(data)), years, rotation=45)

plt.yticks([])  # 隱藏y刻度
# 解決中文顯示問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.show()

1.利用EXCEL快速處理數(shù)據(jù)

2.查找數(shù)據(jù)后進(jìn)行建模積累了初步的經(jīng)驗(yàn)

3.熵權(quán)法，評(píng)價(jià)方法

import pandas as pd
import numpy as np

# 從Excel導(dǎo)入數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取指標(biāo)列
indicators = data.iloc[:, 1:]

# 計(jì)算指標(biāo)的歸一化值
normalized_indicators = indicators.apply(lambda x: (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))

# 計(jì)算指標(biāo)的熵值
entropy_values = normalized_indicators.apply(lambda x: -np.sum(x * np.log2(x)))

# 計(jì)算權(quán)重
weights = (1 - entropy_values / np.sum(entropy_values))

# 輸出權(quán)重
for i, weight in enumerate(weights):
    print(f"指標(biāo){i+1}的權(quán)重為：{weight}")

4.數(shù)據(jù)網(wǎng)站，定義、選取指標(biāo)經(jīng)驗(yàn)

5.可視化

可以修改、隱蔽兩坐標(biāo)軸刻度

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 設(shè)置字體為微軟雅黑
plt.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
# 從Excel導(dǎo)入數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel('C:/Users/26861/Desktop/eg2.xlsx')

# 根據(jù)公式計(jì)算指標(biāo)值
data['score'] = 0.202 * data['GDP增長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.063 * data['GDP標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.1 * data['恐怖主義指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.086 * data['政府預(yù)算標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.147 * data['就業(yè)率標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.147 * data['失業(yè)率標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.088 * data['CPI標(biāo)準(zhǔn)化'] + 0.167 * data['貿(mào)易差額標(biāo)準(zhǔn)化']

# 可視化展示
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(data['score'])
plt.xlabel('指標(biāo)')
plt.ylabel('權(quán)值')
plt.title('各指標(biāo)權(quán)值')

# 設(shè)置x軸刻度
start_year = 2013
end_year = start_year + len(data) - 1
years = range(start_year, end_year + 1)
plt.xticks(range(len(data)), years, rotation=45)

plt.yticks([])  # 隱藏y刻度

# 解決中文顯示問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.show()

運(yùn)行修改后的代碼后，將會(huì)顯示一個(gè)折線圖，x軸刻度從2013年開始，并以年份為單位進(jìn)行間隔。

對(duì)y軸隱蔽刻度文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-755652.html

到了這里，關(guān)于12.9建模復(fù)盤——EXCEL批量處理數(shù)據(jù)、查找數(shù)據(jù)、熵權(quán)法、可視化的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！