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一、案例背景
量子计算作为一项具有革命性的前沿技术，正引领着计算领域的深刻变革。与传统计算机相比，量子计算机利用量子比特的叠加和纠缠特性，能够以指数级速度处理复杂问题，在密码学、药物研发、金融建模、物流优化等众多领域展现出巨大的应用潜力。然而，量子计算技术仍处于发展初期，面临着诸多挑战，如量子比特的稳定性和纠错、硬件设备的成本和可扩展性、算法的开发和优化等。通过运用 Python 进行全面的数据挖掘和分析，可以帮助企业和科研机构更好地了解量子计算行业的发展态势，把握技术趋势，优化研发策略，推动量子计算技术的商业化进程。
二、代码实现
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
2.1 数据收集
数据来源主要包括行业研究机构（如 Tractica、IDC）的报告、量子计算企业的官网和新闻稿、科研论文数据库（如 IEEE Xplore、arXiv）以及政府科技部门的统计数据。
# 从Tractica网站抓取全球量子计算市场规模数据
url = 'https://www.tractica.com/research/quantum - computing - market - forecast'
headers = {
'User - Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers = headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
market_size_data = []
table = soup.find('table', class_='market - size - table')
rows = table.find_all('tr')
for row in rows[1:]:
cols = row.find_all('td')
year = cols[0].text.strip()
market_size = float(cols[1].text.strip().replace('百万美元', ''))
market_size_data.append({'Year': year, 'Market_Size': market_size})
market_size_df = pd.DataFrame(market_size_data)
# 从科研论文数据库爬取量子计算相关论文的发表数量和引用次数（以arXiv为例）
import feedparser
query = 'quantum+computing'
url = f'http://export.arxiv.org/api/query?search_query={query}&start=0&max_results=1000'
feed = feedparser.parse(url)
paper_data = []
for entry in feed.entries:
title = entry.title
published = entry.published_parsed
year = published.tm_year
citation_count = 0 # arXiv没有直接提供引用次数，这里简化处理
paper_data.append({'Year': year, 'Title': title, 'Citation_Count': citation_count})
paper_df = pd.DataFrame(paper_data)
2.2 数据探索性分析
# 查看全球量子计算市场规模数据基本信息
print(market_size_df.info())
# 查看量子计算相关论文数据基本信息
print(paper_df.info())
# 分析全球量子计算市场规模随时间变化趋势
market_size_df['Year'] = pd.to_numeric(market_size_df['Year'])
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(x='Year', y='Market_Size', data=market_size_df)
plt.title('Trend of Global Quantum Computing Market Size')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Market Size (million US dollars)')
plt.show()
# 查看量子计算相关论文发表数量随时间的变化
paper_count_by_year = paper_df.groupby('Year').size()
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x=paper_count_by_year.index, y=paper_count_by_year.values)
plt.title('Number of Quantum Computing - Related Papers Published by Year')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Papers')
plt.show()
2.3 数据清洗
# 全球量子计算市场规模数据清洗
# 检查并处理缺失值
market_size_df.dropna(inplace = True)
# 去除重复记录
market_size_df = market_size_df.drop_duplicates()
# 量子计算相关论文数据清洗
# 处理异常发表年份数据
paper_df = paper_df[(paper_