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计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的全球空气污染数据可视化分析|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目

计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的全球空气污染数据可视化分析|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目 ✨作者主页IT毕设梦工厂✨个人简介曾从事计算机专业培训教学擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。☑文末获取源码☑精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视频结语一、前言本系统《基于大数据的全球空气污染数据可视化分析》围绕全球空气污染数据展开目标是把采集到的空气污染记录进行存储、清洗、统计和可视化展示。大数据部分使用Hadoop和HDFS做数据存储使用Spark、Spark SQL完成数据读取、分组聚合和指标计算并结合Pandas、NumPy做辅助处理后端采用PythonDjango或JavaSpring Boot两种版本数据落到MySQL前端使用Vue、ElementUI、Echarts、HTML、CSS、JavaScript和jQuery完成页面交互和图表呈现。系统包含系统首页、数据大屏、用户管理、空气污染信息管理、时空格局分析、污染组分分析、气象影响分析、人为驱动分析、空气质量分析、污染画像分析、个人信息和修改密码等功能。用户可以在数据大屏查看整体污染态势在时空格局分析中按地区和时间观察变化在污染组分分析中查看不同污染物占比在气象影响分析中比较温度、风速、湿度等条件与污染的关系在人为驱动分析中查看相关驱动因素在空气质量分析和污染画像分析中形成区域或城市画像。系统也支持空气污染信息维护、用户管理和个人资料修改整体功能比较完整适合作为计算机专业毕业设计选题。二、开发环境大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制开发语言PythonJava两个版本都支持后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery详细技术点Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy数据库MySQL三、系统界面展示基于大数据的全球空气污染数据可视化分析系统界面展示四、部分代码设计项目实战-代码参考sparkSparkSession.builder.appName(GlobalAirPollutionAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()deftime_space_analysis(request):start_daterequest.GET.get(start_date)end_daterequest.GET.get(end_date)regionrequest.GET.get(region)dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/air_pollution).option(dbtable,air_pollution_info).option(user,root).option(password,123456).load()df.createOrReplaceTempView(air_pollution_info)sqlSELECT year, month, region, AVG(pm25) AS avg_pm25, AVG(pm10) AS avg_pm10, AVG(so2) AS avg_so2, AVG(no2) AS avg_no2, COUNT(*) AS total FROM air_pollution_info WHERE 11ifstart_date:sql AND data_date start_dateifend_date:sql AND data_date end_dateifregion:sql AND region regionsql GROUP BY year, month, region ORDER BY year, month, avg_pm25 DESCresultspark.sql(sql).collect()data[]forrowinresult:data.append({year:row[year],month:row[month],region:row[region],avg_pm25:row[avg_pm25],avg_pm10:row[avg_pm10],avg_so2:row[avg_so2],avg_no2:row[avg_no2],total:row[total]})returnJsonResponse({code:200,msg:时空格局分析完成,data:data})defcomponent_analysis(request):cityrequest.GET.get(city)dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/air_pollution).option(dbtable,air_pollution_info).option(user,root).option(password,123456).load()df.createOrReplaceTempView(air_pollution_info)sqlSELECT region, SUM(pm25) AS sum_pm25, SUM(pm10) AS sum_pm10, SUM(so2) AS sum_so2, SUM(no2) AS sum_no2 FROM air_pollution_info WHERE 11ifcity:sql AND region citysql GROUP BY region ORDER BY sum_pm25 DESCrowsspark.sql(sql).collect()total_pm25sum([r[sum_pm25]or0forrinrows])total_pm10sum([r[sum_pm10]or0forrinrows])total_so2sum([r[sum_so2]or0forrinrows])total_no2sum([r[sum_no2]or0forrinrows])totaltotal_pm25total_pm10total_so2total_no2 ratio{pm25:round(total_pm25/total*100,2),pm10:round(total_pm10/total*100,2),so2:round(total_so2/total*100,2),no2:round(total_no2/total*100,2)}returnJsonResponse({code:200,msg:污染组分分析完成,ratio:ratio,rows:[r.asDict()forrinrows]})defweather_impact_analysis(request):regionrequest.GET.get(region)dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/air_pollution).option(dbtable,air_pollution_info).option(user,root).option(password,123456).load()df.createOrReplaceTempView(air_pollution_info)sqlSELECT temperature, wind_speed, humidity, AVG(pm25) AS avg_pm25, AVG(pm10) AS avg_pm10, COUNT(*) AS total FROM air_pollution_info WHERE temperature IS NOT NULL AND wind_speed IS NOT NULL AND humidity IS NOT NULLifregion:sql AND region regionsql GROUP BY temperature, wind_speed, humidity ORDER BY avg_pm25 DESC LIMIT 200rowsspark.sql(sql).collect()result[]forrowinrows:temp_score1ifrow[temperature]isnotNoneandrow[temperature]10else0wind_score1ifrow[wind_speed]isnotNoneandrow[wind_speed]2else0humidity_score1ifrow[humidity]isnotNoneandrow[humidity]70else0risk_scoretemp_scorewind_scorehumidity_score result.append({temperature:row[temperature],wind_speed:row[wind_speed],humidity:row[humidity],avg_pm25:row[avg_pm25],avg_pm10:row[avg_pm10],total:row[total],risk_score:risk_score})result.sort(keylambdax:x[risk_score],reverseTrue)returnJsonResponse({code:200,msg:气象影响分析完成,data:result})五、论文参考计算机毕业设计选题推荐-基于大数据的全球空气污染数据可视化分析系统-论文参考六、系统视频基于大数据的全球空气污染数据可视化分析系统-项目视频点击观看项目演示视频结语计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的全球空气污染数据可视化分析|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦源码获取⬇⬇⬇精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目
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