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Python 练习册,每天一个小程序,附参考代码. Contribute to mmmwhy/python-camp development by creating an account on GitHub.
首先安装必要的Python库: pip install transformers networkx pyvis spacy python -m spacy download en_core_web_sm 基础实现:从文本到图谱的转换 以下是使用LLM进行知识图谱构建的基本框架: import json import networkx as nx from transformers import ...
运用空间统计方法计算Moran's I指数评估疫情空间自相关性,采用指数增长模型估算基本再生数 (R 0)和倍增时间,并创新性地构建了基于Pearson相关系数和共现频率的双重网络模型,使用NetworkX工具分析节点中心性。
技术方法概要:研究采用公开的WHO标准化数据,空间分析使用Moran's I和LISA算法,R 0 计算基于9天传染期的指数增长模型,网络分析通过Python的NetworkX包实现,拓扑参数包括度中心性和中介中心性,统计检验采用Kolmogorov-Smirnov方法。