农业部花卉统计数据(农业部花卉统计数据查询)

1. 农业部花卉统计数据查询

第一,按照植物学系统分类.其分类是以植物学上的形态特征为主要分类依据,按照科、属、种、变种来分类并给予拉丁文形式的命名.

第二,按照自然分布分类.主要分为热带花卉、温带花卉、寒带花卉、高山植物、水生花卉、岩生花卉和沙漠植物.

第三,按照原理用途分类.分为花坛花卉、盆花、切花和摘花.

第四,按照观赏部位分类,分为观花花卉、观果花卉、观茎花卉和观叶花卉.

第五,按照自然开花季节分类.分为春花类、夏花类、秋花类和冬花类.

第六,按照经济用途分类,分为观赏花卉、药用花卉、香料花卉和食用花卉.

第七,按照生态习性分类.主要分为一年生草本花卉、二年生草本花卉、多年生草本花卉和木本花卉.

第八,按照原产地分类.全球共划分为七个气候型.在每个气候型所属地区内,由于特有的气候条件,形成了野生花卉的自然分布中心.这七个气候型分别是：中国气候型、欧洲气候型、地中海气候型、墨西哥气候型、热带气候型、沙漠气候型和寒带气候型.

下面主要介绍花卉的实用分类.花卉的实用分类,是从园艺的立场出发采用的花卉的分类方法,这里主要把花卉分成8个类群.

第一,一、二年生草本花卉：一年生草本花卉是指从种子播种在一年内完成其整个生育周期的花卉.二年生草本花卉是指从种子播种在二年内完成其整个生育周期的花卉.

第二,宿根草本花卉：宿根草本花卉是指二年以上生长周期的多年生草本花卉（以下球根花卉除外）.

第三,球根花卉：球根花卉为多年生草本的一种.为了耐受干燥、低温等不良环境,在地下部形成了特殊形态与生态的肥厚状,并贮藏了大量的养分.可分为春植球根和秋植球根两种.

第四,木本花卉：为茎木质化、多年生长的观赏花卉,可分为有一根或少数几根主干的高大乔木以及较多分枝较短树冠的灌木.

第五,温室花卉：在温带自然条件下,或者不能越冬,或者越冬困难的草本或木本花卉.

第六,观叶植物：以叶片作为主要观赏对象的植物,但也有部分植物的花也有观赏价值,如凤梨科花卉.

第七,兰花：包括整个兰科植物.栽培种类不断增多,杂交品种更是数不胜数.

第八,仙人掌类与多肉植物：是沙漠气候型原产的植物,体内呈肉质.

2. 中国花卉数据集

中国已经成为亚洲最大的鲜花生产基地和亚洲最大的花卉出口基地。

中国已成为世界最大的花卉生产基地、重要的花卉消费国和花卉进出口贸易国。

根据国际园艺生产者协会提供的数据（在所选定国家和地区范围内）表明，2017年花卉种植面积为65万公顷。从种植面积看，排名前10位的依次是印度、中国、美国、墨西哥、巴西、意大利、泰国、日本、南非和厄瓜多尔。

世界花卉产值达到401.04亿美元。排名前10位的依次为：中国、美国、荷兰、巴西、英国、哥伦比亚、意大利、德国、法国和厄瓜多尔。2015~2016年，花卉人均消费量较大的国家有：瑞士、丹麦、德国、美国、澳大利亚、英国、比利时、日本、意大利、法国和西班牙等。

花卉企业共计30万家，主要是中国、美国、意大利、韩国和巴西等。花卉贸易种类主要包括：鲜切花、鲜切枝（叶）、盆花、种球、观赏苗木、苔藓地衣等。

花卉种球的种植主要涉及8个国家，其中荷兰种球的种植面积为2.14万公顷，位居第一，其次是中国、美国、法国等。苗木的种植主要涉及24个国家和地区。其中，中国的苗木种植面积为80.06万公顷，位居第一，其次是美国、意大利、西班牙、德国、加拿大、荷兰等。

3. 中国花卉2019的数据

2019年一元硬币发行了2.13亿枚，五角铜质币发行了3.8亿枚，一角钢质币发行了6.1亿枚。

2019年版第五套人民币1角硬币保持2005年版第五套人民币1角硬币外形、外缘特征、“中国人民银行”行名、汉语拼音面额、人民币单位、花卉图案、汉语拼音行名等要素不变，调整了正面面额数字的造型，背面花卉图案适当收缩。正面边部增加圆点。直径和材质保持不变。

4. 农业部花卉统计数据查询网站

有现代化智能温室3.1万平方米，四季常青。普通温室大棚400栋，整齐划一。2.6万平方米生态酒店可同时容纳2000人就餐。山体40000平方米，水面30000平方米，尽显山水之美。

是省级旅游示范点、省农业旅游示范点、黑龙江省100个最值得去的地方、黑龙江省青少年校外实践教育基地、全国花卉示范基地、垦区青少年科普教育基地、黑龙江省旅游协会会员、黑龙江省野生动物驯养保护基地、黑龙江省林业科普基地、黑龙江省热带植物引种基地、黑龙江省摄影家协会创作基地、东北林业大学实验实习基地、青少年爱国主义教育基地、婚纱摄影基地、青年文明号单位。

5. 农业部花卉统计数据查询表

国花是代表国家文化形象的花卉。作为一种文化符号，国花代表一个国家的气质，人民的品格，反映了人们对祖国的热爱和浓郁的民族感情，是国民人格美德的精华，象征着民族的团结精神，可增强民族凝聚力。一个国家的国花应该与一个国家的文化、历史和遗产相联系。通过一个国家的国花也能看出该国的文化底蕴及历史。国花对提升国家在世界上的形象，以及维护国家的品质方面有一定的作用。

世界一百多个国家均有自己的国花，每个国家的国花都含有独特和深切的寓意，这些拥有国花的国家也并非是独有和单一的，有一国数花及一花数国的状况。

中国基于经济繁荣及人民安居乐业的愿景，部分人大代表提议，经人大责成农业部中国花卉协会具体承办、落实，最后评选出二套国花候选方案：一是一国一花，即牡丹；二是一国四花，即牡丹、荷花、菊花、梅花。尚待全国人大决定。

2019年7月15日，中国花卉协会在中国林业网、中国花卉协会网站和“中国花卉协会”微信公众号发出《投票：我心中的国花》，向公众征求对中国国花的意向。广大公众对国花高度关注，积极踊跃参与，截至2019年7月22日24时，投票总数362264票，投票结果牡丹胜出，得票高达79.71%

牡丹是中国国花。花期4-5月。早晨7点开，牡丹由野生变家种后，因环境条件变化及人工不断地选育和栽培，除花色、花型、花期早晚有变异外，而且在株的形态、根的长短、粗细、叶的色泽、形状等方面也发生了变异。

地域不同，时间也会相应变化。

6. 花卉统计图

本文所演示的的可视化方法

散点图 （Scatterplot)

直方图 (Histogram）

小提琴图 （Violinplot)

特征两两对比图（Pairplot）

安德鲁斯曲线 (Andrews curves)

核密度图 (Kernel density estimation plot)

平行坐标图 （Parallel coordinates）

Radviz （力矩图？）

热力图 (Heatmap)

气泡图 (Bubbleplot)

这里主要使用Python一个流行的作图工具: Seaborn library，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？

因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型, 最好画图的格式叫做"Tidy Data" (Wickham H. Tidy data[J]. Journal of Statistical Software, 2014, 59(10): 1-23.) 其实很简单，Tidy Data格式就是：

每条观察（记录）自己占一行

观察（记录）的每个特征自己占一列

举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是Tidy Data（IRIS（IRIS数据集）_百度百科）：

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

该数据集包含了5个属性：

Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;

Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;

Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;

Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;

种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

可以看到，每条观察（ID=0,1,2...）自己占一行，每个特征(四个部位长/宽度，种类）自己占一列。Seaborn就是为Tidy Data设计的，所以方便使用。

所以这个数据集有6列，6个特征，很多时候做可视化就是为了更好的了解数据，比如这里就是想看每个种类的花有什么特点，怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点，展示数据信息，从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly：

Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。

接下来开始做一些基础的可视化，没有用任何修饰，代码只有最关键的画图部分，可视化作为比赛的一个基础和开端，个人理解做出的图能看就行，美不美无所谓，不美也不扣分。因为

散点图，可以得到相关性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大

使用Jointplot, 看两个变量的分布，KDE图，同时展示对应的数据点

就像上一篇说的，比赛中的每个环节都至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？？我理解说的都是差不多的东西。

关于KDE:"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。"

无论如何，我们先画直方图，再画KDE

这里通过KDE可以说，由于Setosa的KDE与其他两种没有交集，直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。

箱线图，显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征，关键的5个黑线是最大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值，处理异常值时候有用。

小提琴图

这个Andrews curves很有趣，它是把所有特征组合起来，计算个值，展示该值，可以用来确认这三个物种到底好不好区分，维基百科的说法是“If there is structure in the data, it may be visible in the Andrews' curves of the data.”（Andrews plot - Wikipedia）

Radviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间，使用坐标系中的一点代表多为信息对象，其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。 多维空间的点映射到二维可视空间的位置由弹簧引力分析模型确定。 (Radviz可视化原理 - CSDN博客) ，能展示一些数据的可区分规律。

数值是皮尔森相关系数，浅颜色表示相关性高，比如Petal.Length（花瓣长度）与 Petal.Width（花瓣宽度）相关性0.96，也就是花瓣长的花，花瓣宽度也大，也就是个大花。

不过，现在做可视化基本上不用python了，具体为什么可以去看我的写的文章，我拿python做了爬虫，BI做了可视化，效果和速度都很好。

finereport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；

这些是我见过比较常用的，对数据探索有帮助的可视化方法。

7. 花卉统计表格

桂花又被称为岩桂，属于木犀科植物，常被作为观赏性花卉种植，记录桂花的生长过程是很有意思的，桂花在开花前会进入花芽分化期。桂花在花芽分化期对肥料的需求量较高，这时种植要及时给植株施肥，还要适当修剪。

久久花店版权声明：对本内容有异议或投诉，敬请联系网站管理员，我们将尽快回复您，谢谢合作！