python数据来源来源？

一、python数据来源来源？

它的数据来源主要是来源于它的数据库

二、人口普查数据来源是什么来源？

人口普查就是我国通过对全国人口的一次统计调查，其中数据的来源都是通过工作人员入户走访，调查而得来的，通过核对已经录入系统的人口，并且对没有户口的人的信息进行登记，所花费的财力物力人力巨大，所登记的数据也很准确。

国家统计拿到的数据，主要是通过村社区入户统计，汇总至乡镇，乡镇再汇总到县，县再汇总到市，层层统计上报

三、创建表数据的来源是什么？

创建表的数据来源可以有多种途径和方式，具体取决于您的需求和情况。以下是一些常见的数据来源：

1. 手动输入：您可以手动输入数据来创建表。这适用于数据量较小或数据比较简单的情况。您可以直接在表格中逐个单元格输入数据。

2. 导入外部文件：您可以从外部文件（如Excel、CSV等）中导入数据到表格中。通过导入功能，您可以将文件中的数据直接导入到表格中，节省手动输入的时间和劳动。

3. 数据库查询：如果您的数据存储在数据库中，您可以使用数据库查询语言（如SQL）来获取数据并创建表格。通过编写适当的查询语句，您可以从数据库中提取所需的数据，并将其放入表格中。

4. 数据采集和爬虫：如果您需要从互联网或其他数据源中收集数据，您可以使用数据采集工具或编写爬虫程序来自动抓取数据并创建表格。这对于大规模数据收集和处理非常有用。

5. API接口：如果您需要从外部系统或服务获取数据，您可以使用API接口来获取数据并创建表格。通过调用相应的API接口，您可以从其他系统中获取数据，并将其导入到表格中。

需要根据具体的情况和需求选择合适的数据来源。不同的数据来源可能需要不同的技术和工具来处理和导入数据。

四、eps的数据来源？

EPS（Economy Prediction System）全球统计数据/分析平台是北京福卡斯特信息技术有限公司（BFIT）投资500余万元倾力打造的专业数据服务平台。

北京福卡斯特信息技术有限公司（BFIT）是国内专业的数据、信息和软件服务提供商， BFIT 始终坚持服务第一、技术领先的理念，自创立以来，凭借先进的软件开发技术和完善的数据服务，深受广大用户欢迎。其自主开发的EPS数据平台被冠以“国内首家专业数据+分析预测平台”，在业界引起强烈关注。

五、产业数据来源？

1.流动数据。也可以称之为物联网，这些数据可接连到您的IT网络连接设备。当这些数据来到您的网络设备上时，您需要进一步对其分析来决定那些数据是否有意义，其中有意义的可以保留，而那些没意义的则可以删除。关于流动数据的更多理解，您可以阅读其相关白皮书。

2.社交数据。社交数据在社交互动中越来越具有吸引力，尤其是它的营销功能。但是这些数据通常是在非结构化或半结构化形式,对于一个公司当使用和分析这些数据信息的时候，不仅要考虑数据的规模,大数据应用也是一个独特的挑战。

3.公开来源。庞大的数据可以通过打开数据源，像美国政府的数据，CIA世界各国概况或者欧盟开放数据门户等等。

六、谷雨数据来源？

谷雨源自古人“雨生百谷”之说，每年4月20日或21日太阳到达黄经30°时为谷雨。

七、wps数据来源？

选中公式单元格---查看编辑栏公式里面的数据引用就是数据来源!!!

八、GIS数据来源？

1、地图：各种类型的地图是GIS最主要的数据源，因为地图是地理数据的传统描述形式。我国大多数的GIS系统其图形数据大部分都来自地图。

2、遥感影像数据：遥感影象是GIS中一个极其重要的信息源。通过遥感影象可以快速、准确地获得大面积的、综合的各种专题信息，航天遥感影象还可以取得周期性的资料，这些都为GIS提供了丰富的信息。

3、数字数据：目前，随着各种专题图件的制作和各种GIS系统的建立，直接获取数字图形数据和属性数据的可能性越来越大。数字数据也成为GIS信息源不可缺少的一部分。

九、财经数据来源？

财经的数据来源于公司的素财务状况，源于市场的财务数据统计

十、bp数据来源？

BP神经网络数据预测

1目的：利用BP神经网络进行数据预测。

2 特点

3 原理

人工神经元模型

4 算法

5 流程

6 源代码

clear; clc;

TestSamNum = 20; % 学习样本数量

ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量

HiddenUnitNum=8; % 隐含层

InDim = 3; % 输入层

OutDim = 2; % 输出层

% 原始数据 

% 人数(单位：万人)

sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...

41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];

% 机动车数(单位：万辆)

sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6...

2.7 2.85 2.95 3.1];

% 公路面积(单位：万平方公里)

sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 

0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];

% 公路客运量(单位：万人)

glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ...

22598 25107 33442 36836 40548 4292743462];

% 公路货运量(单位：万吨)

glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ...

13320 16762 18673 20724 20803 21804];

p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵

t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵

[SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对（输入和输出）初始化

SamOut = tn; % 输出样本

MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数

lr = 0.05; % 学习率

E0 = 1e-3; % 目标误差

rng('default');

W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值

B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值

W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 

B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值

ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); 

for i = 1 : MaxEpochs 

HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出

NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出

Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差

SSE = sumsqr(Error); % 能量函数（误差平方和）

ErrHistory(i) = SSE;

if SSE < E0

break;

end

% 以下六行是BP网络最核心的程序

% 权值（阈值）依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量

Delta2 = Error;

Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); 

dW2 = Delta2 * HiddenOut';

dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); 

dW1 = Delta1 * SamIn';

dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1);

% 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正

W2 = W2 + lr*dW2;

B2 = B2 + lr*dB2;

% 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正

W1 = W1 + lr*dW1;

B1 = B1 + lr*dB1;

end

HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果

NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层输出最终结果

a = postmnmx(NetworkOut, mint, maxt); % 还原网络输出层的结果

x = 1990 : 2009; % 时间轴刻度

newk = a(1, :); % 网络输出客运量

newh = a(2, :); % 网络输出货运量

subplot(2, 1, 1);

plot(x, newk, 'r-o', x, glkyl, 'b--+');

legend('网络输出客运量', '实际客运量');

xlabel('年份');

ylabel('客运量/万人');

subplot(2, 1, 2);

plot(x, newh, 'r-o', x, glhyl, 'b--+');

legend('网络输出货运量', '实际货运量');

xlabel('年份');

ylabel('货运量/万吨');

% 利用训练好的网络进行预测

pnew=[73.39 75.55

3.9635 4.0975

0.9880 1.0268]; % 2010年和2011年的相关数据；

pnewn = tramnmx(pnew, minp, maxp); 

HiddenOut = logsig(W1*pnewn + repmat(B1, 1, ForcastSamNum)); % 隐含层输出预测结果

anewn = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, ForcastSamNum); % 输出层输出预测结果

anew = postmnmx(anewn, mint, maxt);

disp('预测值d：');

disp(anew);