小王: 嗨，小李，我最近在研究如何将智慧校园平台应用到我们大学里，你有什么好的建议吗？
小李: 当然有啦！智慧校园平台主要是通过物联网设备、大数据分析、云计算等技术来提升校园管理和服务效率。首先，我们需要一个能够收集数据的基础系统，比如通过传感器网络收集环境数据或者学生的行为数据。
小王: 那么，我们该如何开始呢？
小李: 我们可以从构建一个简单的数据收集平台开始。这里有一个Python示例代码，用于从温度传感器收集数据并存储到数据库中：
import sqlite3
import time
from random import uniform
def create_db():
conn = sqlite3.connect('sensor_data.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS temperature
(timestamp TEXT, value REAL)''')
conn.commit()
conn.close()
def insert_data(temp):
conn = sqlite3.connect('sensor_data.db')
c = conn.cursor()
c.execute("INSERT INTO temperature (timestamp, value) VALUES (?, ?)",
(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), temp))
conn.commit()
conn.close()
if __name__ == "__main__":
create_db()
while True:
temp = uniform(20, 30) # 模拟温度数据
insert_data(temp)
time.sleep(5) # 每5秒插入一次数据
]]>
小王: 这个代码看起来很有用，我们可以用它来收集教室的温度信息。但是，我们还需要处理这些数据，对吧？
小李: 正确！我们可以使用数据分析来优化资源利用，比如根据教室的温度调整空调的运行。这里是一个简单的数据分析脚本，用于分析温度数据并找出异常值：
import pandas as pd
def analyze_temperature_data():
conn = sqlite3.connect('sensor_data.db')
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM temperature", conn)
conn.close()
# 计算平均温度和标准差
mean_temp = df['value'].mean()
std_dev = df['value'].std()
print(f"平均温度: {mean_temp:.2f}℃")
print(f"标准差: {std_dev:.2f}")
# 找出异常值
outliers = df[(df['value'] > mean_temp + 2*std_dev) | (df['value'] < mean_temp - 2*std_dev)]
print("异常值:")
print(outliers)
if __name__ == "__main__":
analyze_temperature_data()
]]>
小王: 很棒！这将帮助我们更有效地管理资源。我们还能做些什么来提升用户体验呢？
小李: 我们可以开发一个移动应用，让学生和教职员工能够方便地查看校园内的实时信息，比如教室的可用性、图书馆的座位情况等。