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日期： 2022-09-20 15:20:31 浏览数：4
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扬州，江苏省地级市，长江三角洲中心区27城之一。 [1] 是世界遗产城市、世界美食之都、世界运河之都、东亚文化之都、首批国家历史文化名城和具有传统特色的风景旅游城市 [2] ，位于江苏省中部、长江与京杭大运河交汇处，由于特殊的地理位置，使得扬州在中国古代几乎经历了通史式的繁荣，并伴随着文化的兴盛，有江苏省陆域地理几何中心（扬州高邮市）之称，有“淮左名都，竹西佳处”之称，又有着“中国运河第一城”的美誉；被誉为扬一益二、月亮城。 [3-6]
扬州，古称广陵、江都、维扬，建城史可上溯至公元前486年 [3] ，中国大运河扬州段入选世界遗产名录；扬州列入中国海上丝绸之路申报世界遗产城市之一。下辖邗江区、广陵区、江都区3个市辖区和宝应县1个县，代管高邮市、仪征市2个县级市。
扬州是江苏长江经济带重要组成部分、南京都市圈成员城市和长三角城市群城市；是南水北调东线工程水源地、联合国人居奖获奖城市、全国文明城市、中国温泉名城、国家园林城市、国家森林城市。 [7]
扬州成功举办2017年世界体育赛事与旅游峰会、世界地理标志大会、世界运河城市论坛，2018年世界运河风情民俗展演活动、江苏省第十九届运动会 [8] 、第十届江苏省园艺博览会，将举办2021年扬州世界园艺博览会，2022年世界半程马拉松锦标赛。
2018年中国百强城市排行榜公布，扬州市位列第45位。2018年11月，入选中国城市全面小康指数前100名。 [9] 2019年10月31日，扬州入选世界美食之都 [10] 。2020年10月，被评为全国双拥模范城（县）。
清理并解析数据之后，即可检查其值是否符合需求。如果期望值是 0 或 1，得到的却是 2，那么显然这个值超出了范围，可以把这个数据点标记为异常值。就如同在处理空值与空格时所做的那样，可以对这个值进行布尔测试，以决定它是否处于可接受的值范围之内。这种做法对于数值类型、字符串以及日期时间类型都是适合的。
对数值类型进行范围检查时，需要知道可接受的最大值与最小值，以及这两个值是否包括在内。例如，若设定 minValue = 1.0 且 minValueInclusive = true，则所有大于或等于 1.0 的值都将通过测试。如果设定 minValueInclusive = false，则只有大于 1.0 的那些值才会通过测试。代码如下：
public boolean checkRange(double value) {
boolean minBit = (minValueInclusive) ? value >= minValue : value > minValue;
boolean maxBit = (maxValueInclusive) ? value <= maxValue : value < maxValue;
return minBit && maxBit;}复制代码可以为整型数据写出类似的方法。
也可以通过设置有效字符串的枚举，来检查字符串的值是否处于可接受范围之内。为此，可以通过创建有效字符串的 Set 实例（例如 validItems）来实现，其中的 Set.contains() 方法用于测试输入值的有效性。
private boolean checkRange(String value) {
return validItems.contains(value);}复制代码对于 DateTime 对象，可以检查日期是否在最小日期之后，在最大日期之前。在这种情况下，把日期的最小值与最大值定义为 OffsetDateTime 对象，然后测试输入的日期时间是否介于最小值与最大值之间。注意，OffsetDateTime.isBefore() 与 OffsetDateTime.isAfter() 是不包括边界值的。如果输入的日期时间等于最小值或最大值，那么测试将返回 false。代码如下：
private boolean checkRange(OffsetDateTime odt) {
return odt.isAfter(minDate) && odt.isBefore(maxDate);}复制代码数据科学艺术始于对数据文件的管理。选择如何构建数据集不仅关系到效率，而且还关系到灵活性。读写文件有多种选择，最基本的方法是采用 FileReader 实例把整个文件的内容读入到 String 类型中，然后把这个 String 解析为相应的数据模型。对于大文件而言，采用 BufferedReader 分别读文件的每一行，可以避免输入输出错误。这里的策略是在读每一行时进行解析，仅保留那些需要的值，并把这些记录填充到数据结构中。如果每行有 1000 个变量，而只需要其中的 3 个，则没必要保存所有变量。同样，若某一行中的数据不符合某个标准，则也没有必要保存该行。对于大型数据集，相比于把所有行读入到字符串数组（String[]）中，随后再进行解析，这种方法可以节省很多资源。在管理数据文件的这一步骤中，考虑得越多，收获就越大。不论是统计、学习还是绘制，这些后续的每个步骤都将依赖于构建数据集时的决策。俗话说“输入的是无用数据，那么输出的也一定是无用数据”，这绝对在理。
数据文件的结构繁杂，可能会呈现一些不符合需要的特征（feature）。回忆一下，ASCII 文件仅是打印到每一行上的一些 ASCII 字符的集合。它无法保证数值的格式或精度，也不能保证是采用单引号还是双引号，以及是否包含大量空格、空值以及换行符。简而言之，不管对文件内容做了怎样的假设，文件每一行所包含的内容都可能是各式各样的。用 Java 读取文件之前，先用文本编辑器或命令行看一下该文件。注意每一行中每一项的个数、位置以及类型，要特别关注缺失的值或空值是如何表示的。同样，要注意分隔符的类型，以及任何描述数据的头部。若文件足够小，则可以通过肉眼来查看哪些行有缺失或格式错误。例如，假定在 bash shell 中采用 UNIX 命令 less 来查看 somefile.txt 文件：
bash$ less somefile.txt"id","year","city"1,2015,"San Francisco"2,2014,"New York"3,2012,"Los Angeles"...复制代码
那么可以看到数据集的格式采用的是用逗号分隔的值（CSV），它由 id、year 以及 city 这 3 列组成，可以快速地检查文件的总行数。
bash$ wc -l somefile.txt1025复制代码
这表明文件共有 1024 行数据，再加上一行头部。其他格式也是可能的，例如以制表符分隔的值（TSV）、所有值都拼接在一起的“大字符串”格式，以及 JSON。对于大文件，也许想看前 100 行左右，并把它们转换为一个摘要文件，以便于应用的开发。
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