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作品详情
__init__ 模块:
功能: 初始化包,导入必要的模块和函数,使得包能够被正确加载和使用。
作用: 用户可以直接使用 GTWR 包中的各种功能,无需手动导入各个子模块。
diagnosis 模块:
功能: 提供诊断工具和方法,帮助用户评估模型的性能和准确性。
作用: 用户可以使用该模块进行模型诊断,如残差分析、模型评价指标计算等,确保模型结果的可靠性。
function 模块:
功能: 包含各种辅助函数,这些函数在数据预处理、计算过程中起到重要作用。
作用: 用户可以使用这些函数进行数据操作和处理,简化分析流程,提高工作效率。
kernel 模块:
功能: 提供不同的核函数,用于计算地理和时间权重。
作用: 用户可以选择和使用不同的核函数,根据具体需求调整权重计算方式,从而优化模型性能。
model 模块:
功能: 实现 GTWR 模型的核心算法和方法,包括模型拟合、参数估计等。
作用: 用户可以使用该模块构建和拟合 GTWR 模型,进行回归分析,得到模型参数和预测结果。
obj 模块:
功能: 定义和管理 GTWR 模型中的各种对象,如数据对象、模型对象等。
作用: 用户可以通过该模块管理和操作模型对象,使得数据和模型的使用更加方便和高效。
sel 模块:
功能: 提供变量选择和模型优化的方法和工具。
作用: 用户可以使用该模块进行变量选择和模型优化,提升模型的准确性和稳定性。
setup 模块:
功能: 配置和安装 GTWR 包。
作用: 用户可以通过该模块进行包的安装和配置,确保包的正确安装和使用。
项目技术选型与架构特点(25%)
技术选型:
Python: 选用Python作为开发语言,具有良好的数据处理和分析能力,广泛应用于数据科学和机器学习领域。
Numpy、Pandas: 用于高效的数据处理和操作。
Scipy: 提供数学、科学和工程计算的基础函数。
Geopandas: 用于地理数据处理和分析,支持空间数据操作。
架构特点:
模块化设计: 项目按照功能划分为多个模块,结构清晰,便于维护和扩展。
面向对象编程: 采用面向对象编程思想,定义和管理各种对象,增强代码的可读性和可维护性。
灵活性和扩展性: 用户可以根据需求选择和使用不同的模块和函数,具有很高的灵活性和扩展性。
高效性: 通过选用高效的数据处理和计算库,提高了包的运行效率,能够处理大规模数据。
这个包的设计和实现,既考虑了使用者的需求,也注重了技术选型和架构设计,确保了包的功能性、易用性和高效性。
![](https://filescdn.proginn.com/works_1038559/3cb029e00448a43c2349ef3b4e20d80237ac59c5.png?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works_1038559/b10fe88b85bfdd6f482ecf26bf53648f2da4cd1a.png?x-oss-process=image/resize,w_800)
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