西雅图自行车数据可视化练习项目

共享单车系统提供自动租车、还车的服务，用户可灵活租还车辆。这些系统可收集包含旅行持续时间、出发/到达地点和耗时的详细数据，充当传感网络，用于研究城市出行。本次比赛要求参赛者结合历史使用模式和天气数据，预测华盛顿特区首都共享单车计划的租车需求。

CityBike是纽约市的一家自行车租赁公司，利用2019年8月的数据进行客户人口统计、租赁时长以及旅行起止地点的分析。数据显示，自行车使用高峰主要集中在通勤时间，特别受到女性、男性和性别不明用户的欢迎。大多数骑行时间都在20分钟内，几乎所有用户的旅行时间不超过1小时。数据经过Python重新计算，通过Tableau生成可视化效果。

为确保文件正常运行，已对系统文件进行修正并重新打包为两个。请下载第一个。 如安装或运行过程中遇到问题，请及时联系。

这是一个MATLAB / Simulink中简单自行车模型代码的存储库，包含状态空间、传递函数以及线性轮胎模型的全积分形式三种形式。该代码使用R2020b构建和测试，如果您使用的是早期版本，请编辑脚本并更改模型名称以确保兼容性。

该视频演示了凯泽斯劳滕大学 (TUK) 研讨会项目中创建的模拟器的使用方法。模拟器模型包含一个平面车辆模型，该模型上附有一个带有控制力矩陀螺仪 (CMG) 的倒立摆。 该模拟器的用途: 通过将车辆速度设置为零，使用 CMG 对平衡控制算法进行仿真和实验验证。 通过将摆角设置为 180° 并将飞轮速度设置为零，对车辆运动控制进行仿真和实验验证。 自行车运动控制算法的仿真和实验验证。 项目参与者: Dinesh Thirumurugan Bhavesh Kataria Allauddin Shaikh

探索公共自行车服务系统优化，运用大数据分析自行车使用模式，提升系统效率和用户体验。

分析了纽约市成功的自行车共享计划Citi Bike的统计数据，并探讨了在得梅因市复制类似成功程序的可能性。使用2019年8月以来的数据，特别关注温暖月份的自行车使用情况，通过Tableau创建可视化效果以吸引潜在投资者。数据显示，花旗自行车有234万用户，其中81%为年付费订户，19%为临时客户。文章进一步转换了出行持续时间数据为日期/时间格式，并利用7个数据可视化工具分析了自行车使用情况。

Python 的数据可视化项目还真挺香的。有代码、有数据源，还有现成报告，下载就能跑，省心不少。适合用来做课程设计或者应对实验周那种硬核场景。 项目用的是Matplotlib，还有点Pandas的影子，基础不算难，改起来也方便。图表种类比较全，像直方图、折线图这些都有覆盖，改个数据就能套用。 代码结构还挺清爽，没啥花里胡哨的封装，适合新手理解。数据源也贴心地准备好了，不用你再去扒数据集，直接上手。 报告部分格式规范，内容也比较扎实。要是你赶时间交作业，这份直接拿去稍微改改就能用。哦对了，标题和摘要那些最好自己写一下，老师眼睛毒得。 如果你对数据可视化感兴趣，也可以看看这些扩展资料：Python

Matlab代码优化BikeShare预测使用自行车共享数据预测将预订的自行车数量CMSC 678-机器学习-2016年秋季-最终项目学生姓名： Phanindra Kumar Kannaji（pkanna1） Venkata Rami Reddy Bujunuru（bo26494）项目文件包括以下部分：数据：自行车每年共享数据和天气数据单个文件，并最终生成带有完整组合数据的.mat文件。 bike_ .csv天气_ .csv bikeShareData.mat-整个数据images：不同图的输出，其文件名指示所使用的算法，并在运行时设置参数。 matlab：matlab代码，由我们编写的