चेरी ब्लॉसम

  • विवरण :

क्योटो सिटी में चेरी के पेड़ के फूल के लिए ऐतिहासिक फेनोलॉजिकल डेटा।

यह डेटा 9वीं शताब्दी की डायरी और कालक्रम से एकत्र किया गया था। 9वीं से 14वीं सदी के डेटा को आओनो और सैटो (2010; इंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ बायोमेटोरोलॉजी, 54, 211-219) द्वारा एकत्र किया गया था, जबकि 15वीं से 21वीं सदी के डेटा को आओनो और काज़ुई (2008; इंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ क्लाइमेटोलॉजी, 28) द्वारा एकत्र किया गया था। , 905-914)।

सभी तिथियां ग्रेगोरियन कैलेंडर में व्यक्त की गई हैं।

उदाहरणों की संख्या: 1216

चर:

  1. वर्ष: वर्ष सीई (इंट)
  2. doy: पहले खिलने के वर्ष का दिन। दिन 89 अप्रैल 1 है। दिन 119 मई 1 है। (फ्लोट)
  3. अस्थायी: मार्च तापमान अनुमान (फ्लोट)
  4. temp_upper: अनुमान के लिए ऊपरी 95% सीमा (फ्लोट)
  5. temp_lower: अनुमान के लिए निचला 95% बाध्य (फ्लोट)
विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,215
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'doy': float32,
    'temp': float32,
    'temp_lower': float32,
    'temp_upper': float32,
    'year': int32,
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
doy टेन्सर फ्लोट32
अस्थायी टेन्सर फ्लोट32
temp_lower टेन्सर फ्लोट32
temp_upper टेन्सर फ्लोट32
साल टेन्सर int32
  • उद्धरण :
@ONLINE {
    author = "Aono, Yasuyuki",
    title  = "Historical Series of Phenological data for Cherry Tree Flowering at Kyoto City (and March Mean Temperature Reconstructions)",
    year   = "2012",
    url    = "http://atmenv.envi.osakafu-u.ac.jp/aono/kyophenotemp4/"
}
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  • विवरण :

क्योटो सिटी में चेरी के पेड़ के फूल के लिए ऐतिहासिक फेनोलॉजिकल डेटा।

यह डेटा 9वीं शताब्दी की डायरी और कालक्रम से एकत्र किया गया था। 9वीं से 14वीं सदी के डेटा को आओनो और सैटो (2010; इंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ बायोमेटोरोलॉजी, 54, 211-219) द्वारा एकत्र किया गया था, जबकि 15वीं से 21वीं सदी के डेटा को आओनो और काज़ुई (2008; इंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ क्लाइमेटोलॉजी, 28) द्वारा एकत्र किया गया था। , 905-914)।

सभी तिथियां ग्रेगोरियन कैलेंडर में व्यक्त की गई हैं।

उदाहरणों की संख्या: 1216

चर:

  1. वर्ष: वर्ष सीई (इंट)
  2. doy: पहले खिलने के वर्ष का दिन। दिन 89 अप्रैल 1 है। दिन 119 मई 1 है। (फ्लोट)
  3. अस्थायी: मार्च तापमान अनुमान (फ्लोट)
  4. temp_upper: अनुमान के लिए ऊपरी 95% सीमा (फ्लोट)
  5. temp_lower: अनुमान के लिए निचला 95% बाध्य (फ्लोट)
विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,215
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'doy': float32,
    'temp': float32,
    'temp_lower': float32,
    'temp_upper': float32,
    'year': int32,
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
doy टेन्सर फ्लोट32
अस्थायी टेन्सर फ्लोट32
temp_lower टेन्सर फ्लोट32
temp_upper टेन्सर फ्लोट32
साल टेन्सर int32
  • उद्धरण :
@ONLINE {
    author = "Aono, Yasuyuki",
    title  = "Historical Series of Phenological data for Cherry Tree Flowering at Kyoto City (and March Mean Temperature Reconstructions)",
    year   = "2012",
    url    = "http://atmenv.envi.osakafu-u.ac.jp/aono/kyophenotemp4/"
}