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【Py】pyecharts数据可视化案例——地下室空气治理

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【Py】pyecharts数据可视化案例——地下室空气治理


Python 3.10.0发布


几周前为了治理地下室的空气环境,先后购入三样设备:

  • 青萍空气检测仪(以下简称空检仪)
  • 德业除湿机DYD-N20A3(9月15日)(以下简称除湿机)
  • 小米空气净化器4Pro(9月22日)(以下简称空净器)

环境:地下室面积很大,大致估计有几百平,需要治理的空间约有50平,与外界有一扇防盗门相连,以及一个约0.25平的常开窗户。
要求:早上8点到下午6点时间段内空气质量满足办公条件

从空检仪后台导出的数据可以看到,一共有四个指标

其中我比较关注的有Humi及tVOC,Humi即湿度,tVOC即总挥发性有机化合物。通过pyecharts进行可视化后(代码地址)我们发现地下室的湿度变化相对稳定,基本维持在80%左右,在开启除湿机后可降至60%左右(最低档位且湿度设定值为60%),从早8点到下午5点半,水箱蓄水量约2/3。综上,除湿机基本满足我的需求。

对于tVOC来说,其值的波动幅度就比较大了,而且非常随机,峰值可能出现在一天内的任何时间,且值非常高,经常超过1mg/m3.

从下图可以看到,在9月22日11点左右开启空净器后,tVOC值迅速下降,且在开机时间段内保持非常低的水平,说明空净器也满足了我的需求。

总结:使用空检仪,非常方便的帮我监控了地下室的空气质量;使用除湿机,帮助我大幅降低地下室的空气湿度;使用空净器,帮助我减少空气中的有机化合物及PM2.5。另外,这三台设备均能与手机相连,非常方便。

上图可视化地址:https://macwinwin.github.io/data-visualization-demo/basement-air-quality/render.html

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