Wolfram Knowledgebase | Zum Ausprobieren
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Augenblicklicher Zugriff zu Real-World-Daten. Machen Sie Berechnungen und Visualisierungen mit einer wachsenden Sammlung von sorgfältig kuratierten Daten aus Hunderten von wichtigen Bereichen, die nahtlos in die gesamte Wolfram Language integriert sind.
Berechnungen mit geografischen Daten
Berechnungen mit geografischen Daten
Erstellen Sie eine Karte mit geografischen Daten (die Auswertung kann länger dauern): |
In[]:=
GeoRegionValuePlot->"GreenhouseGasEmissions",MissingStyle->Blue
Out[]=
Rufen Sie eine Sammlung von Daten für jedes Land ab: |
In[]:=
rawdata=EntityValueEntityClass["Country","Countries"],,,,;
Löschen Sie fehlende Daten und gruppieren Sie sie nach Kontinenten: |
In[]:=
cleandata=GroupBy[DeleteMissing[rawdata,1,1],Last,MapApply[Function[{pov,gdp,pop},{pov,QuantityMagnitude[gdp],pop}]]];
Plotten Sie die bereinigten Daten: |
In[]:=
BubbleChartcleandata,
Berechnungen mit physikalischen Größen
Berechnungen mit physikalischen Größen
Rufen Sie Wellenlängen für eine Klasse von Spektrallinien ab: |
In[]:=
wavelengths=EntityValue,;
Plotten Sie diese Linien im sichtbaren Spektrum: |
In[]:=
GraphicsMap[{ColorData["VisibleSpectrum"][#],Line[{{#,0},{#,1}}]}&,QuantityMagnitude[wavelengths,"Nanometers"]],
Rufen Sie thermodynamische Daten für Stoffe auf: |
In[]:=
substances={"Water","Methanol","Octane"};temps=Quantity[Range[1,130],"DegreesCelsius"];densitydata=Table[{temps,ThermodynamicData[substance,"Density",{"Temperature"->temps}]}//Transpose,{substance,substances}];
Visualisieren Sie die abgerufenen Daten: |
In[]:=
ListLinePlot[densitydata,AxesLabel->Automatic,PlotLegends->substances]
Vergleichen Sie die starken Dichteabnahmen in der Grafik mit bekannten Siedepunkten: |
In[]:=
EntityValue[Interpreter["Chemical"][substances],"BoilingPoint","Association"]
Berechnungen mit biologischen und ökologischen Daten
Berechnungen mit biologischen und ökologischen Daten
Stellen Sie die Lage von anatomischen Strukturen dreidimensional dar: |
In[]:=
AnatomyPlot3D,
Vergleichen Sie anatomische Einheiten: |
In[]:=
organs=,,;properties={"Mass","CellCount"};ListPlot[EntityValue[organs,properties,"Association"],AxesLabel->properties]
Definieren Sie Biosequenzen und untersuchen Sie deren strukturelle Eigenschaften: |
In[]:=
insulin=;MoleculePlot[Molecule[insulin]]
Definieren Sie eine Klasse von Entitäten für den Datenabruf: |
In[]:=
endangeredMammal=EntityClass"TaxonomicSpecies",->,->;
Visualisieren Sie die Anzahl der gefährdeten Säugetiere nach Ländern: |
In[]:=
GeoRegionValuePlot[EntityValue[endangeredMammal,"ObservationCountries"]//Flatten//Tally]
Out[]=
Finanzdaten analysieren
Finanzdaten analysieren
Rufen Sie Finanzdaten und deren Darstellung in einem Standardformat ab: |
In[]:=
TradingChart["GE",{"Volume","SimpleMovingAverage","BollingerBands"}]
Interpretieren Sie finanzielle Entitäten ausgehend vom Text : |
In[]:=
stocks=Interpreter["Financial"][{"GOOGL","MSFT","AAPL"}]
Vergleichen Sie die Eigenschaften von Entitäten im Zeitverlauf: |
In[]:=
property=;DateListPlotEntityValuestocks,Datedproperty,Interval,Yesterday,PlotLegendsCommonName[stocks]
Berechnungen mit soziokulturellen Daten
Berechnungen mit soziokulturellen Daten
Visualisieren Sie die Genrevorlieben eines Künstlers: |
In[]:=
genres=EntityValueEntityClass"Artwork","Artist"->,"ArtGenre"//Flatten;PieChart[Counts[genres],ChartLabels->Automatic]
Rufen Sie die Daten des Baubeginns aus einer implizit definierten Klasse von Schlössern auf: |
In[]:=
castleAndYear=EntityValueEntityClass"Castle",->,"ConstructionStartDate","NonMissingEntityAssociation";
Suchen Sie nach Trends im Zeitverlauf: |
In[]:=
DateHistogram[castleAndYear,{{900},{1300},"Decade"}]
Gliedern Sie die Daten aus einem besonders aktiven Zeitraum: |
In[]:=
castlesOfInterest=SelectcastleAndYear,≤#≤&;castlesByDecade=GroupBy[castlesOfInterest//Normal,DateObject[#[[2]],"Decade"]&,Map[First]]//KeySort