政治献金

美国政治献金数据的大选作业代码，数据丰富、结构清晰，适合做竞赛或者课堂项目。用 Python 这些 CSV 格式的数据，搭配 Pandas 和 Matplotlib，做些可视化，效果挺直观。你要是正在啃大选数据、找数据源或者准备模型竞赛，这份代码还蛮合适的，能节省不少前期准备时间。尤其配合历史数据资源，做时间序列或者趋势对比也不难。代码注释也有，改起来顺手。如果你想拿来练手或者当成小组作业的起点，直接下就完了。

【考研政治复习资源分享】是一个与教育相关的资料提供，重点关注于政治理论课程的复习资料和解题技巧。资料中介绍了“卓成考研”提供的政治考研培训服务，强调了知识内容与答题技巧的重要性。虽然未详细涉及“数据库--cess”的具体内容，但推测其可能与教育资源或学习平台相关。

Python数据分析--献金数据适合初学者进行数据分析练习，包含三个数据集：contb_1.csv, contb_2.csv, contb_3.csv。这些数据集可以帮助用户学习和掌握基本的数据处理与分析技能。

绘图类项目里，plot_map算是个挺实用的 MATLAB 小工具。它能画出带政治边界的世界地图，搭配worldlo.mat数据文件，效果还蛮细致的。适合你做地理可视化或者国家分区统计那类需求，边界线清晰，地块也分得比较规整，视觉上舒服。

这本书讲述了美国高等教育中政治正确的文化影响，嗯，挺深入的。作者提到，在高等教育中，种族、性别、性取向的多样性往往被强调，但思想的多样性却被忽视了。你想象一下，学术领域的思想本来应该更开放，但因为这种趋势，保守派和自由派的思想家在学术圈的代表性不足，导致了学术界和社会对话的局限性。书里不仅了这一现象，还给出了好几个方案，比如建立更多的自由探索项目，让不同政治立场的教师和学生可以进行更深刻的对话，挺实用的。，这是一本有思考价值的书，尤其适合关注学术自由和多样性的读者。

在Python数据分析领域，掌握如何处理和分析数据是至关重要的。在这个场景中，我们有三个CSV文件：contb_1.csv, contb_2.csv,和contb_3.csv，它们被用于初学者进行数据分析的实践练习。CSV（Comma Separated Values）文件是一种常见的数据存储格式，通常用于在数据库、电子表格或程序之间交换数据。我们要介绍Python中的核心库Pandas，它是数据分析的强大工具。Pandas提供了一个高效的数据结构DataFrame，它能够轻松地处理和操作二维表格型数据。通过使用pd.read_csv()函数，我们可以将CSV文件加载到DataFrame对象中

MATLAB开发-chinaprovincemat，专门用于定义中国各省的政治边界经度和纬度数值。

2013年考研思想政治理论客观题备考指南

MATLAB利用图表展示了鬼魂和其他异见信仰如何与政治派别相关联。支持向量机被用来预测人们的政治倾向，通过卡片反人类调查中的看似无关问题。该项目是2020年春季蒙大拿州立大学机器学习数学课程的一部分，由Cassie Noble和David Kelly合作编写。演示包括视频和PDF版本，代码文件夹提供了MATLAB和R代码，用于数据分析和可视化。

NYU-AD 160J 课程讲义涵盖：- 统计分析- Twitter 数据获取和分析- Facebook 数据收集和分析- 社交媒体数据分析实例- 课程项目指导