பைதான் ஸ்மார்ட் நகரங்கள்: நிலையான எதிர்காலத்திற்கான நகர்ப்புற தரவு பகுப்பாய்வு

ஸ்மார்ட் நகரங்கள் இனி எதிர்காலக் கருத்து அல்ல; அவை உலகம் முழுவதும் வேகமாக ஒரு யதார்த்தமாக மாறி வருகின்றன. இந்த மாற்றத்தின் மையத்தில் தரவின் சக்தி உள்ளது, மேலும் பைதான், அதன் விரிவான நூலகங்கள் மற்றும் பல்துறைத்திறனுடன், நகர்ப்புற தரவு பகுப்பாய்வுக்கான ஒரு முக்கியமான கருவியாக உருவெடுத்துள்ளது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி, பைதான் எவ்வாறு நமது நகரங்களின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கிறது, அவை மிகவும் திறமையான, நிலையான மற்றும் குடிமக்கள் மையமாக மாற உதவுகிறது என்பதை ஆராய்கிறது.

ஸ்மார்ட் நகரம் என்றால் என்ன?

ஒரு ஸ்மார்ட் நகரம் அதன் குடிமக்களின் வாழ்க்கைத் தரத்தை மேம்படுத்தவும், நகர்ப்புற உள்கட்டமைப்பை மேம்படுத்தவும், நிலையான வளர்ச்சியை ஊக்குவிக்கவும் தொழில்நுட்பம் மற்றும் தரவைப் பயன்படுத்துகிறது. இதில் சென்சார்கள், IoT சாதனங்கள் மற்றும் குடிமக்கள் கருத்துக்கள் உட்பட பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து உருவாக்கப்படும் ஏராளமான தரவுகளைச் சேகரித்தல், பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் செயல்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும்.

ஒரு ஸ்மார்ட் நகரத்தின் முக்கிய பண்புகள்:

• தரவு உந்துதல் முடிவு செய்தல்: கொள்கை மற்றும் செயல்பாட்டு முடிவுகளைத் தெரிவிக்க தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துதல்.
• இணைக்கப்பட்ட உள்கட்டமைப்பு: போக்குவரத்து, ஆற்றல் மற்றும் கழிவு மேலாண்மை போன்ற பல்வேறு நகர அமைப்புகளைத் தொழில்நுட்பம் மூலம் ஒருங்கிணைத்தல்.
• குடிமக்கள் ஈடுபாடு: நகர நிர்வாகத்தில் பங்கேற்கவும் கருத்துக்களை வழங்கவும் குடிமக்களுக்கு அதிகாரம் அளித்தல்.
• நிலைத்தன்மை: சுற்றுச்சூழலுக்கு உகந்த நடைமுறைகள் மற்றும் வளத் திறனை மேம்படுத்துதல்.
• புத்தாக்கம்: நகர்ப்புற சவால்களை எதிர்கொள்ள புத்தாக்கம் மற்றும் பரிசோதனையின் கலாச்சாரத்தை வளர்ப்பது.

நகர்ப்புற தரவு பகுப்பாய்வுக்கு பைதான் ஏன்?

தரவு அறிவியல் மற்றும் பகுப்பாய்வுக்கான முதன்மையான நிரலாக்க மொழியாக பைதான் அதன் பல நன்மைகள் காரணமாக மாறியுள்ளது:

• விரிவான நூலகங்கள்: பைதான், NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, மற்றும் Seaborn போன்ற தரவு கையாளுதல், பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் ஆகியவற்றிற்காக சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட நூலகங்களின் ஒரு வளமான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பைக் கொண்டுள்ளது.
• பயன்பாட்டின் எளிமை: பைதானின் தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான தொடரியல், குறைந்த நிரலாக்க அனுபவம் உள்ளவர்களுக்கும் கற்றுக்கொள்ளவும் பயன்படுத்தவும் எளிதாக்குகிறது.
• சமூக ஆதரவு: ஒரு பெரிய மற்றும் சுறுசுறுப்பான சமூகம் பைதான் உருவாக்குநர்களுக்கு ஏராளமான ஆதரவு, ஆவணங்கள் மற்றும் ஆதாரங்களை வழங்குகிறது.
• பல-தளம் இணக்கத்தன்மை: பைதான் பல்வேறு இயக்க முறைமைகளில் தடையின்றி இயங்குகிறது, இது பல்வேறு ஸ்மார்ட் நகர சூழல்களுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.
• ஒருங்கிணைப்பு திறன்கள்: பைதான் தரவுத்தளங்கள், வலை சேவையகங்கள் மற்றும் IoT தளங்கள் உட்பட பிற தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் அமைப்புகளுடன் எளிதாக ஒருங்கிணைக்கப்படலாம்.

ஸ்மார்ட் நகரங்களில் பைதானின் முக்கிய பயன்பாடுகள்

பைதான் பல்வேறு ஸ்மார்ட் நகரப் பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்பட்டு, நகர்ப்புற வாழ்க்கையின் பல்வேறு அம்சங்களை மாற்றி வருகிறது:

1. ஸ்மார்ட் போக்குவரத்து

போக்குவரத்து அமைப்புகளை மேம்படுத்துவதிலும், நெரிசலைக் குறைப்பதிலும், போக்குவரத்து ஓட்டத்தை மேம்படுத்துவதிலும் பைதான் ஒரு முக்கிய பங்கை வகிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டுகள்:

• போக்குவரத்து மேலாண்மை: சென்சார்கள் மற்றும் கேமராக்களிலிருந்து வரும் நிகழ்நேர போக்குவரத்துத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து, போக்குவரத்து சிக்னல் நேரங்களைச் சரிசெய்து, வழிகளை மேம்படுத்துதல். உதாரணமாக, பார்சிலோனா போன்ற நகரங்கள் பைதான் அடிப்படையிலான அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி நிகழ்நேரத் தரவுகளின் அடிப்படையில் போக்குவரத்து ஓட்டத்தை மாறும் வகையில் நிர்வகிக்கின்றன, இது நெரிசலைக் குறைத்து, காற்றின் தரத்தை மேம்படுத்துகிறது.
• பொதுப் போக்குவரத்து மேம்படுத்துதல்: தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி பேருந்து மற்றும் ரயில் அட்டவணைகளை மேம்படுத்துதல், பயணிகளின் தேவையை கணித்தல் மற்றும் சேவைத் திறனை மேம்படுத்துதல். லண்டன் போக்குவரத்து (TfL) பைதானைப் பயன்படுத்தி ஆஸ்டர் கார்டு தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து பொதுப் போக்குவரத்து வழிகளை மேம்படுத்துகிறது, காத்திருப்பு நேரங்களைக் குறைத்து, பயணிகளின் திருப்தியை மேம்படுத்துகிறது.
• தன்னாட்சி வாகனங்கள்: இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் மற்றும் TensorFlow மற்றும் PyTorch போன்ற பைதான் நூலகங்களைப் பயன்படுத்தி சுய-ஓட்டுநர் கார்களுக்கான வழிமுறைகளை உருவாக்குதல். பல நிறுவனங்கள் நகர்ப்புற சூழல்களில் தன்னாட்சி ஓட்டுதலுக்கான உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்க பைதான் பயன்படுத்துகின்றன.
• வாகன நிறுத்துமிட மேலாண்மை: சென்சார்கள் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி ஓட்டுநர்களுக்குக் கிடைக்கும் வாகன நிறுத்துமிடங்களுக்கு வழிகாட்டும் ஸ்மார்ட் வாகன நிறுத்துமிட அமைப்புகளைச் செயல்படுத்துதல். துபாய் போன்ற நகரங்கள் பைதான் அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தி வாகன நிறுத்துமிட பயன்பாட்டை மேம்படுத்தி, வாகன நிறுத்துமிடங்களைத் தேடும் ஓட்டுநர்களால் ஏற்படும் போக்குவரத்தைக் குறைக்கும் ஸ்மார்ட் வாகன நிறுத்துமிட அமைப்புகளைச் செயல்படுத்தியுள்ளன.

2. ஸ்மார்ட் ஆற்றல் மேலாண்மை

ஆற்றல் நுகர்வைக் குறைப்பதற்கும், புதுப்பிக்கத்தக்க ஆற்றல் மூலங்களை மேம்படுத்துவதற்கும், மேலும் நிலையான ஆற்றல் கட்டங்களை உருவாக்குவதற்கும் பைதான் நகரங்களுக்கு உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டுகள்:

• ஆற்றல் நுகர்வு கண்காணிப்பு: ஸ்மார்ட் மீட்டர்களில் இருந்து ஆற்றல் பயன்பாட்டுத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து வடிவங்களைக் கண்டறிதல், அசாதாரணங்களைக் கண்டறிதல் மற்றும் ஆற்றல் விநியோகத்தை மேம்படுத்துதல். உதாரணமாக, ஆம்ஸ்டர்டாம் நகரம் பைதான் பயன்படுத்தி ஸ்மார்ட் கட்டிடங்களில் இருந்து ஆற்றல் நுகர்வுத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து, ஆற்றல் பயன்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் கார்பன் வெளியேற்றத்தைக் குறைக்கிறது.
• புதுப்பிக்கத்தக்க ஆற்றல் கணிப்பு: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி சூரிய மற்றும் காற்று ஆற்றல் மூலங்களின் உற்பத்தியைக் கணித்து, சிறந்த கட்ட மேலாண்மை மற்றும் புதுப்பிக்கத்தக்க ஆற்றலின் ஒருங்கிணைப்பை செயல்படுத்துதல். உலகெங்கிலும் உள்ள ஆற்றல் நிறுவனங்கள் பைதான் பயன்படுத்தி வானிலை தரவு மற்றும் வரலாற்று செயல்திறன் அடிப்படையில் ஆற்றல் உற்பத்தியைக் கணிக்கின்றன.
• ஸ்மார்ட் கட்டங்கள்: தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி ஆற்றல் ஓட்டத்தை மேம்படுத்தவும், மின் தடங்கல்களைக் குறைக்கவும், கட்ட நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்தவும் ஸ்மார்ட் கட்ட தொழில்நுட்பங்களைச் செயல்படுத்துதல். கட்ட தோல்விகளைக் கணிக்கவும் ஆற்றல் விநியோகத்தை மேம்படுத்தவும் பைதான் வழிமுறைகளை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• கட்டிட ஆற்றல் மேம்படுத்துதல்: பைதான் பயன்படுத்தி கட்டிட ஆற்றல் பயன்பாட்டுத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து HVAC அமைப்புகள், விளக்குகள் மற்றும் பிற ஆற்றல்-நுகரும் உபகரணங்களை மேம்படுத்துதல். சீமென்ஸ் மற்றும் ஜான்சன் கண்ட்ரோல்ஸ் போன்ற நிறுவனங்கள் பைதான் அடிப்படையிலான கட்டிட மேலாண்மை அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி பெரிய கட்டிடங்களில் ஆற்றல் நுகர்வை மேம்படுத்துகின்றன.

3. ஸ்மார்ட் கழிவு மேலாண்மை

பைதான் மிகவும் திறமையான மற்றும் நிலையான கழிவு மேலாண்மை நடைமுறைகளுக்கு பங்களிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டுகள்:

• கழிவு சேகரிப்பு மேம்படுத்துதல்: தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி கழிவு சேகரிப்பு வழிகளை மேம்படுத்துதல், எரிபொருள் நுகர்வைக் குறைத்தல் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் பாதிப்பைக் குறைத்தல். பல நகரங்கள் பைதான் பயன்படுத்தி கழிவு தொட்டி நிரப்பும் அளவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து டிரக் வழிகளை மேம்படுத்துகின்றன, இது எரிபொருள் செலவுகளையும் பசுமை இல்ல வாயு வெளியேற்றத்தையும் குறைக்கிறது.
• கழிவு வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் மறுசுழற்சி: பைதான் மற்றும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தி கழிவுகளை தானாக வரிசைப்படுத்தவும் மறுசுழற்சி விகிதங்களை மேம்படுத்தவும் கணினி பார்வை அமைப்புகளை உருவாக்குதல். நிறுவனங்கள் பைதான் பயன்படுத்தி மறுசுழற்சி செய்யக்கூடிய பொருட்களைத் தானாக வரிசைப்படுத்தக்கூடிய ரோபோக்களை உருவாக்குகின்றன, இது திறனை அதிகரித்து, அசுத்தத்தைக் குறைக்கிறது.
• கழிவு குறைப்பு திட்டங்கள்: கழிவு உருவாக்கும் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து மேம்பாட்டிற்கான பகுதிகளைக் கண்டறிந்து இலக்கு வைக்கப்பட்ட கழிவு குறைப்பு திட்டங்களை உருவாக்குதல். நகரங்கள் பைதான் பயன்படுத்தி தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து குடிமக்களுக்குச் சரியான கழிவு அகற்றும் முறைகள் குறித்துக் கல்வி அளிக்கக்கூடிய பகுதிகளை அடையாளம் காணலாம்.
• கழிவு மேலாண்மை உபகரணங்களின் முன்கணிப்பு பராமரிப்பு: டிரக்குகள் மற்றும் காம்பாக்டர்கள் போன்ற உபகரணங்கள் எப்போது பராமரிப்பு தேவைப்படும் என்பதைக் கணிக்க பைதான் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது செயலற்ற நேரத்தைக் குறைத்து, திறனை அதிகரிக்கிறது.

4. பொதுப் பாதுகாப்பு மற்றும் பாதுகாப்பு

தரவு சார்ந்த தீர்வுகள் மூலம் பொதுப் பாதுகாப்பையும் பாதுகாப்பையும் பைதான் மேம்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டுகள்:

• குற்றக் கணிப்பு: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி குற்றப் பகுதிகளைக் கணித்து, போலீஸ் வளங்களை மிகவும் திறம்பட ஒதுக்கீடு செய்தல். சிகாகோ போன்ற நகரங்கள் பைதான் பயன்படுத்தி குற்றப் பகுதிகளைக் கணிக்கப் பரிசோதனை செய்துள்ளன, இது போலீஸ் வளங்களின் திறமையான ஒதுக்கீட்டிற்கு வழிவகுக்கிறது.
• அவசர கால மறுமொழி மேம்படுத்துதல்: தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து அவசர கால மறுமொழி நேரங்களை மேம்படுத்துதல் மற்றும் வெவ்வேறு முகமைகளுக்கு இடையே ஒருங்கிணைப்பை மேம்படுத்துதல். பைதான் பயன்படுத்தி தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து ஆம்புலன்ஸ் வழிகள் மற்றும் மறுமொழி நேரங்களை மேம்படுத்தலாம்.
• கண்காணிப்பு மற்றும் பாதுகாப்பு அமைப்புகள்: கணினி பார்வை மற்றும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தி சந்தேகத்திற்கிடமான செயல்பாடுகளைக் கண்டறிந்து அதிகாரிகளுக்கு எச்சரிக்கை செய்யும் நுண்ணறிவு கண்காணிப்பு அமைப்புகளை உருவாக்குதல். நிறுவனங்கள் பைதான் பயன்படுத்தி கவனிக்கப்படாத பொட்டலங்கள் அல்லது சந்தேகத்திற்கிடமான நடத்தை போன்றவற்றை கண்டறியக்கூடிய கண்காணிப்பு அமைப்புகளை உருவாக்குகின்றன.
• பேரிடர் மேலாண்மை: பைதான் பயன்படுத்தி பேரிடர் சூழ்நிலைகளை மாதிரியாக்குதல் மற்றும் அவசர கால மறுமொழி திட்டங்களை மேம்படுத்துதல். முகமைகள் பைதான் பயன்படுத்தி இயற்கை பேரிடர்களின் உருவகப்படுத்துதல்களை உருவாக்கி வெளியேற்றும் வழிகளை மேம்படுத்தலாம்.

5. குடிமக்கள் ஈடுபாடு மற்றும் ஆளுமை

தரவு சார்ந்த தளங்கள் மூலம் நகர நிர்வாகத்தில் பங்கேற்கவும் கருத்துக்களை வழங்கவும் குடிமக்களுக்கு பைதான் அதிகாரம் அளிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டுகள்:

• திறந்த தரவு போர்ட்டல்கள்: குடிமக்களுக்கு நகரத் தரவை அணுகும் திறனை வழங்கும் திறந்த தரவு போர்ட்டல்களை உருவாக்குதல், இது தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து தங்கள் சொந்த நோக்கங்களுக்காகப் பயன்படுத்த உதவுகிறது. பல நகரங்கள் பைதான் அடிப்படையிலான அமைப்புகளால் இயக்கப்படும் திறந்த தரவு போர்ட்டல்களைக் கொண்டுள்ளன, இது குடிமக்களுக்குக் குற்றம், போக்குவரத்து மற்றும் பொதுச் சேவைகள் போன்ற தலைப்புகளில் தரவை அணுகவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் அனுமதிக்கிறது.
• குடிமக்கள் கருத்துத் தளங்கள்: குடிமக்கள் பிரச்சினைகளைப் புகாரளிக்கவும், கருத்துக்களை வழங்கவும், நகரத் திட்டமிடலில் பங்கேற்கவும் அனுமதிக்கும் தளங்களை உருவாக்குதல். குடிமக்கள் பிரச்சினைகளைப் புகாரளிக்கவும் நகர அதிகாரிகளுக்குக் கருத்துக்களை வழங்கவும் அனுமதிக்கும் வலை பயன்பாடுகளை உருவாக்க பைதான் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• பங்கேற்பு பட்ஜெட்: தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி பங்கேற்பு பட்ஜெட் செயல்முறைகளுக்குத் தெரிவித்தல், பொது நிதிகள் குடிமக்கள் முன்னுரிமைகளை பிரதிபலிக்கும் வகையில் ஒதுக்கப்படுவதை உறுதி செய்தல். நகரங்கள் பைதான் பயன்படுத்தி குடிமக்கள் கருத்துக்களைப் பகுப்பாய்வு செய்து உள்கட்டமைப்பு திட்டங்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கலாம்.
• பொது சுகாதார கண்காணிப்பு: பொது சுகாதாரத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களைக் கண்டறிதல், இது நகரங்கள் நோய்த்தொற்றுகள் மற்றும் பிற சுகாதார அவசரநிலைகளுக்கு விரைவாக பதிலளிக்க அனுமதிக்கிறது. பைதான் பயன்படுத்தி தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து பொது சுகாதார போக்குகளின் காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்கலாம்.

ஸ்மார்ட் நகரங்களில் பைதானின் நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகள்

உலகெங்கிலும் உள்ள பல நகரங்கள் ஏற்கனவே பைதான் பயன்படுத்தி தங்கள் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்தி, குடிமக்கள் நலனை அதிகரிக்கின்றன:

• பார்சிலோனா, ஸ்பெயின்: பார்சிலோனா ஒரு முன்னணி ஸ்மார்ட் நகரத்திற்கு எடுத்துக்காட்டு, இது போக்குவரத்து மேலாண்மை, ஆற்றல் திறன் மற்றும் குடிமக்கள் ஈடுபாட்டிற்கு பைதான் அடிப்படையிலான அமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
• சிங்கப்பூர்: சிங்கப்பூர், சென்சார்கள், கேமராக்கள் மற்றும் மொபைல் சாதனங்கள் உட்பட பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து வரும் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பைதான் பயன்படுத்துகிறது, போக்குவரத்து, கழிவு மேலாண்மை மற்றும் பொதுப் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துகிறது.
• ஆம்ஸ்டர்டாம், நெதர்லாந்து: ஆம்ஸ்டர்டாம் பைதான் பயன்படுத்தி கட்டிடங்களில் ஆற்றல் நுகர்வை மேம்படுத்துகிறது, போக்குவரத்து ஓட்டத்தை நிர்வகிக்கிறது மற்றும் நிலையான போக்குவரத்தை ஊக்குவிக்கிறது.
• நியூயார்க் நகரம், அமெரிக்கா: நியூயார்க் நகரம், நகரத்தின் பரந்த சென்சார்கள் மற்றும் கேமராக்கள் வலையமைப்பிலிருந்து வரும் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பைதான் பயன்படுத்துகிறது, பொதுப் பாதுகாப்பு, போக்குவரத்து மற்றும் ஆற்றல் திறனை மேம்படுத்துகிறது.
• துபாய், ஐக்கிய அரபு எமிரேட்ஸ்: துபாய், போக்குவரத்து மேலாண்மை, வாகன நிறுத்துமிடத்தை மேம்படுத்துதல் மற்றும் பொதுச் சேவைகளை மேம்படுத்துவதற்கு பைதான் அடிப்படையிலான அமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது, உலகின் சிறந்த ஸ்மார்ட் நகரங்களில் ஒன்றாக மாற இலக்கு கொண்டுள்ளது.

தொழில்நுட்ப எடுத்துக்காட்டுகள்: குறியீடு துணுக்குகள் மற்றும் கட்டமைப்புகள்

ஸ்மார்ட் நகரப் பயன்பாடுகளில் பைதான் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம் என்பதைக் காட்டும் சில தொழில்நுட்ப எடுத்துக்காட்டுகள் இங்கே:

1. பாண்டாஸ் மற்றும் மேட்லாட்லிப் உடன் போக்குவரத்து ஓட்டப் பகுப்பாய்வு

போக்குவரத்து ஓட்டத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பாண்டாஸ் மற்றும் மேட்லாட்லிப் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதை இந்த எடுத்துக்காட்டு விளக்குகிறது:

            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load traffic data from a CSV file
traffic_data = pd.read_csv('traffic_data.csv')

# Group the data by hour and calculate the average traffic volume
hourly_traffic = traffic_data.groupby('hour')['volume'].mean()

# Plot the hourly traffic volume
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(hourly_traffic.index, hourly_traffic.values)
plt.xlabel('Hour of Day')
plt.ylabel('Average Traffic Volume')
plt.title('Hourly Traffic Volume Analysis')
plt.grid(True)
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

2. ஸ்கிகிட்-லெர்ன் உடன் ஆற்றல் நுகர்வு கணிப்பு

ஆற்றல் நுகர்வைக் கணிக்க ஸ்கிகிட்-லெர்ன் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதை இந்த எடுத்துக்காட்டு விளக்குகிறது:

            
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd

# Load energy consumption data from a CSV file
energy_data = pd.read_csv('energy_consumption.csv')

# Prepare the data for training
X = energy_data[['temperature', 'humidity']]
y = energy_data['consumption']

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Train a linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

            

              
                Copy
              
            
          

3. ஓப்பன்சிவி உடன் கழிவு வரிசைப்படுத்துவதற்கான கணினி பார்வை

அடிப்படை கழிவு வரிசைப்படுத்துதலுக்கு (எளிமைப்படுத்தப்பட்ட) ஓப்பன்சிவி மற்றும் பைதான் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதை இந்த எடுத்துக்காட்டு விளக்குகிறது:

            
import cv2
import numpy as np

# Load an image
image = cv2.imread('waste_image.jpg')

# Convert the image to HSV color space
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Define color ranges for different types of waste (example: plastic)
lower_plastic = np.array([90, 50, 50])
upper_plastic = np.array([130, 255, 255])

# Create a mask for the plastic color range
mask = cv2.inRange(hsv, lower_plastic, upper_plastic)

# Apply the mask to the image
result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

# Display the result
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Plastic Mask', mask)
cv2.imshow('Plastic Detected', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

            

              
                Copy
              
            
          

சவால்கள் மற்றும் பரிசீலனைகள்

ஸ்மார்ட் நகர மேம்பாட்டிற்கு பைதான் மிகப்பெரிய திறனை வழங்கினாலும், கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய சவால்கள் மற்றும் பரிசீலனைகளும் உள்ளன:

• தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு: குடிமக்கள் தரவின் தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பை உறுதி செய்வது மிக முக்கியம். வலுவான தரவு ஆளுமை கொள்கைகள் மற்றும் பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள் அவசியம்.
• தரவு ஒருங்கிணைப்பு: பல்வேறு மூலங்கள் மற்றும் அமைப்புகளிலிருந்து தரவை ஒருங்கிணைப்பது சிக்கலானது. செயல்பாட்டுத் திறனை எளிதாக்க தரப்படுத்தப்பட்ட தரவு வடிவங்கள் மற்றும் APIகள் தேவை.
• அளவிடுதன்மை: அதிகரித்து வரும் தரவு அளவு மற்றும் வேகத்திற்கு இடமளிக்க ஸ்மார்ட் நகரத் தீர்வுகள் அளவிடக்கூடியதாக இருக்க வேண்டும்.
• திறன் இடைவெளி: திறமையான தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் பைதான் உருவாக்குநர்களின் பற்றாக்குறை ஸ்மார்ட் நகர முயற்சிகளைத் தடுக்கலாம். கல்வி மற்றும் பயிற்சி திட்டங்களில் முதலீடு செய்வது முக்கியம்.
• நெறிமுறை பரிசீலனைகள்: தரவு சார்பு, அல்காரிதம் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் பாகுபாடுகளின் சாத்தியக்கூறுகள் தொடர்பான நெறிமுறை கவலைகளை நிவர்த்தி செய்தல்.

ஸ்மார்ட் நகரங்களில் பைதானின் எதிர்காலம்

தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்கள் மற்றும் அதிகரித்து வரும் நகரமயமாக்கலால் ஸ்மார்ட் நகரங்களில் பைதானின் பங்கு எதிர்காலத்தில் வளர உள்ளது. கவனிக்க வேண்டிய முக்கிய போக்குகள்:

• செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல்: பணிகளை தானியங்குபடுத்துவதற்கும், முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்துவதற்கும், சேவைகளைத் தனிப்பயனாக்குவதற்கும் AI மற்றும் இயந்திர கற்றலின் பயன்பாடு அதிகரித்து வருகிறது.
• எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்: தரவு பகுப்பாய்வை தரவு உருவாக்கும் மூலத்திற்கு அருகில் பயன்படுத்துதல், தாமதத்தைக் குறைத்தல் மற்றும் நிகழ்நேர பதிலளிப்பை மேம்படுத்துதல்.
• டிஜிட்டல் ட்வின்ஸ்: உடல் சொத்துக்கள் மற்றும் அமைப்புகளின் மெய்நிகர் பிரதிநிதித்துவங்களை உருவாக்கி அவற்றின் செயல்திறனை உருவகப்படுத்தி மேம்படுத்துதல்.
• பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பம்: ஸ்மார்ட் நகரப் பயன்பாடுகளில் தரவு பாதுகாப்பு, வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் நம்பிக்கையை மேம்படுத்த பிளாக்செயினைப் பயன்படுத்துதல்.
• 5G இணைப்பு: 5G நெட்வொர்க்குகளின் வரிசைப்படுத்தல் வேகமான மற்றும் நம்பகமான தரவு பரிமாற்றத்தை செயல்படுத்துகிறது, மேலும் மேம்பட்ட ஸ்மார்ட் நகரப் பயன்பாடுகளை ஆதரிக்கிறது.

ஸ்மார்ட் நகரங்களுக்கான பைதான் உடன் தொடங்குதல்

பைதான் பயன்படுத்தி ஸ்மார்ட் நகர மேம்பாட்டில் ஈடுபட நீங்கள் ஆர்வமாக இருந்தால், இங்கே சில ஆதாரங்கள் மற்றும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய படிகள் உள்ளன:

• பைதான் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்: பைதான் நிரலாக்கத்தின் அடிப்படைகளைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் தொடங்கவும். பல ஆன்லைன் ஆதாரங்கள், படிப்புகள் மற்றும் பயிற்சிகள் கிடைக்கின்றன.
• தரவு அறிவியல் நூலகங்களை ஆராயுங்கள்: NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, மற்றும் Seaborn போன்ற முக்கிய தரவு அறிவியல் நூலகங்களைப் பற்றித் தெரிந்துகொள்ளுங்கள்.
• திட்டங்களில் வேலை செய்யுங்கள்: போக்குவரத்து ஓட்டப் பகுப்பாய்வு, ஆற்றல் நுகர்வு கணிப்பு அல்லது கழிவு மேலாண்மை மேம்படுத்துதல் போன்ற ஸ்மார்ட் நகரப் பயன்பாடுகள் தொடர்பான திட்டங்களில் வேலை செய்வதன் மூலம் நடைமுறை அனுபவத்தைப் பெறுங்கள்.
• திறந்த மூல திட்டங்களுக்குப் பங்களிக்கவும்: ஸ்மார்ட் நகரங்கள் மற்றும் பைதான் தொடர்பான திறந்த மூல திட்டங்களுக்குப் பங்களிக்கவும், மதிப்புமிக்க அனுபவத்தைப் பெறவும் மற்றும் பிற உருவாக்குநர்களுடன் ஒத்துழைக்கவும்.
• மாநாடுகள் மற்றும் பட்டறைகளில் கலந்து கொள்ளுங்கள்: பிற நிபுணர்களுடன் தொடர்பு கொள்ளவும், சமீபத்திய போக்குகளைப் பற்றி அறியவும் ஸ்மார்ட் நகரங்கள் மற்றும் தரவு அறிவியல் தொடர்பான மாநாடுகள் மற்றும் பட்டறைகளில் கலந்து கொள்ளுங்கள்.
• சமூகத்துடன் ஈடுபடுங்கள்: மற்ற உருவாக்குநர்களுடன் இணையவும் உங்கள் அறிவு மற்றும் அனுபவத்தைப் பகிர்ந்து கொள்ளவும் ஆன்லைன் மன்றங்கள், சமூகங்கள் மற்றும் சமூக ஊடகக் குழுக்களில் சேரவும்.

முடிவுரை

நகரங்களை ஸ்மார்ட், நிலையான மற்றும் குடிமக்கள் மைய சூழல்களாக மாற்றுவதற்கு பைதான் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். நகர்ப்புற தரவு பகுப்பாய்வின் சக்தியைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பைதான் நகரங்கள் அழுத்தமான சவால்களை எதிர்கொள்ளவும், தங்கள் குடிமக்களின் வாழ்க்கைத் தரத்தை மேம்படுத்தவும், மேலும் நிலையான எதிர்காலத்தை உருவாக்கவும் உதவுகிறது. தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், ஸ்மார்ட் நகர மேம்பாட்டில் பைதானின் பங்கு மேலும் முக்கியமானதாகி, எதிர்கால நகர்ப்புற வாழ்க்கையை தலைமுறை தலைமுறையாக வடிவமைக்கும்.