现如今轻钢别墅的热度很高，不仅仅是城市很多农村也开始建起了轻钢别墅。那么农村建轻钢别墅要多少钱一平方呢？咱们普通老百姓都能承受吗？
农村建轻钢别墅多少钱一平方？
1、据小编了解目前对于轻钢别墅的造价分为两种情况计算：
(1)只搭建房屋的框架和基本的墙体，它的综合造价大约在1500-1800元/平方米左右。
(2)房屋的整个系统同时包括室内的电器设备之类的，这种就类似于我们常说的精装修，它的综合造价就比第一种要高出许多，但具体的价格还是要看装修的精细程度等。
2、轻钢别墅的造价算法：
轻钢别墅是按照房屋面积进行报价的，如果是一栋2层面积为100平方米的轻钢别墅，面积的话第一层和第二层都要进行计算，所以2层就是200平方米。
农村建轻钢别墅的造价组成有哪些？
1、农村建轻钢别墅的地基费用
即便地建轻钢别墅我们首先要做的仍然是打地基，不过轻钢材质的自重较轻，相当于砖混结构的1/5，所以在打地基时可以大幅度的减少成本；且轻钢别墅建在丘陵、山地及沙漠等地区时，无需做特殊处理，所以成本相比砖混结构更低。
2、农村建轻钢别墅的施工费用
轻钢别墅的工业化程度高，与砖混结构建房的施工周期相比缩短了一半，且轻钢别墅的建造不会受到天气及季节的影响，可以全年不间断的施工，因此轻钢别墅的施工费用比砖混结构的施工费用更低。
3、农村建轻钢别墅的后期维护费用
砖混结构的房屋在完成建造后往往还需要再进行一次外墙保温，但轻钢别墅是一次性到位的，它的15cm墙体保温效果堪比砖混结构房屋1m厚的效果，所以也不必花费二次费用，且在后续的使用中空调及地暖等的使用费用也会相对更低。
经过上面的介绍相信大家对于轻钢别墅的建造是否是普通老百姓可以承受的，都有了自己的计较。这里小编要补充的是，轻钢别墅的使用面积也比砖混结构房屋的更大，轻钢结构房屋的面试使用率可达90%以上，而砖混结构仅为73%左右。
综上，就是关于农村轻钢别墅多少钱一平方的相关内容介绍，希望能对想要在农村建造轻钢别墅的朋友们有所帮助！
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一般爱好者对网球场的基本印象是：一块空地，用铁丝网围起来，中间架上网，画上线,有的还刷上漆，就是一片网球场地了。但是实际上，即使是建造一片很普通场地，也要遵循复杂而严格的步骤，其设计施工过程必须要由专业网球场地建设公司来完成。网球场地标准尺寸是多少呢？单打和双打又要如何划线呢？看完下面的文章，你就一目了然了。
一、标准规格尺寸
一片标准网球场地的占地面积不得小于670平方米(南北长36.6米(南北长)×东西宽18.3米)，这一尺寸也是一片标准网球场地四周围挡网或室内建筑内墙面的净尺寸。在这个面积内，有效双打场地的标准尺寸是：23.77米(长)×10.98米(宽)，在每条端线后应留有余地不小于6.40米，在每条边线外应流有余地不小于3.66米。在球场安装网柱，两柱中心测量，柱间距是12.80米，网柱顶端距地面是0.914米。
如果是两片或两片以上相连而建的并行网球场地。相邻场地边线之间的距离不小于4.0米。如果是室内网球场，端线6.40米以外的上空净高不小于6.40米，室内屋顶在球网上空的净高不低于11.50米。
二、网球场线条尺寸
（1）单,双打兼用的场划线步骤
首先选择球网位置，划一长12.8米的直线（基准线），在中点处做一记号X，然后由此点向两侧丈量，定点如下：a、b点各距中点X4.11米，球网于此处与单打边线相交。n、n点为单打支柱的位置，各距中点X5.03米。A、B点各距中点X5.49米，球网与此处与双打边线相交。N、N点为双打网柱的位置，各距中点X6.40米。 在A、B点加钉，并分别与一量尺的一端相连，从A点心量16.18米成AC线（半场对角线），从B点量11.89米成BC线（半场边线），然后拉紧AC、BC线，使这两线相交于C点，即半场的一角。反向丈量可找出另一角D点。上述操作是否准确，可检验CD线的长度，这条端线应长10.97米。同时可标出中点J和单打边线，c、d两点分别距C、D点1.37米。 中线和发球线各点F、H、G均可分别在bc、XJ、ad线上距球网6.40米处划出。 用同样的方法再划出球网另一边的球场。
（2）单打专用场地划线步骤
a、b、c、d、外边之线均不必划。也可在a、b处加钉，分别与一量尺相连以代替A、B，再用14.46米和11.89米的长度，找出单打端线两角c、d。网柱在n、n处，并应使用10米长的单打球网。
（三）单打、双打兼用球场，若单打时挂着双打球网，则须在n、n处用两根1.07米高的支柱将网撑起，支柱的直径或边长不得超过7.5厘米，支柱的中心应距单打边线外沿0.914米，这两根网柱称为“单一打支柱”。为了便于安置单打支柱，应在场地上的n、n点处用白点标出。
三、地面材料
网球场必须将客户的安全和舒适放在首位，除此之外，时尚美观的环境也必不可少，而地面是重中之重，兼具功能和强烈视觉冲击的地面材料才会让运动时光更加精彩。
PVC运动地胶
运动地胶材质坚韧防滑，其特殊的表面涂层能极大地降低滑倒的风险，坚韧的质地能缓解运动中人们肌肉的疲劳和压力。
打过网球的朋友都知道，网球球运动中起跳、跨步等大幅度动作比较多，PVC运动地胶的耐磨防滑性能有效避免使用者在起跳、滑步过程中出现不必要的伤害。同时，PVC地胶产品本身有着超强的抗冲击性及超强韧性，也有效提地高了运动地板的耐磨次数及使用时间。
悬浮地板
告别传统运动场地固有形象，悬浮地板正在以其方便快捷的安装、颜色搭配更加时尚运动等优点，成为室外运动场地的安装首选。
看惯了传统的网球场，你是不是有些厌倦，如今网球场已不再拘泥于传统的地面材料，选择上更加的适合不同的环境。如今，悬浮地板组合而成的网球场正在成为运动场的新选择。不同的颜色搭配，全新的地面材料体验，带给人们不一样的运动体验。

回想过去，袁萌曾经去过陈景润在数学所的宿舍，距离中关村游泳池不远的中关村88楼1门一层的楼梯间（不到3平方米）的小屋子。

陈景润的这间“宿舍”里面只有一块床板搭起来的小床。床底下堆满了各类数学书籍，床板就是读书、写字的办公桌，上面挂着一个电灯泡。陈景润整天坐在一个小板凳上，爬在床板上工作。

历史的事实是，1966年陈景润的科学成就是基于1947年匈牙利数学家Alfréd Rényi（1921 -1970）的成就之上的，不是陈景润的天才发明，靠的是勤奋与坚持。

请见本文附件

袁萌 陈启清 1月23日



附件：

Chen's theorem（陈景润定理） represents the strengthening of a previous result due to Alfréd Rényi, who in 1947 had showed there exists a finite K such that any even number can be written as the sum of a prime number and the product of at most K primes.

本博客记录学习数据分析的思考和心得

本博客会分享数据源码，以及在学习数据分析过程中，学习到的内容和本人不熟悉的地方

本节主要研究运动员身材都是完美型吗？

对于平时有健身的朋友们应该知道，衡量一个人身材是否完美有一个公式，即是BMI值

那么如何判断自己的身材是否完美尼，来一起计算一下自己的BMI值把！向完美身材看齐！

BMI = 体重/身高的平方（体重单位是KG，身高单位是米）

 本次主要绘制的目标如下图，每个项目的运动员的BMI值分布



那么绘制上图，也需要经过以下几步

加载数据
	
数据预处理与清洗 （如何处理缺失值，数据填充等数据处理常见的处理方式）
	
绘制小提琴图形
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Apr 12 09:36:35 2019
绘制小提琴图
运动员身体都是完美的吗？BMI = weight/height(mi)**2
@author: zss0330816
"""

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel(r"D:\数据分析\数据分析师\classdata\奥运运动员数据.xlsx", 
                   sheetname=1)
#print(df)
#df_length = len(df)
#df_columns = df.columns.tolist()
data = df[['event', 'name', 'height', 'weight']]#选择数据项

#去除数据个数小于15的项目， 去除缺失值，数据清洗
# data2['event'].value_counts()#可以看见每个项目的个数，去除项目较少的
data2 = data[data['event']!='swim']#发现只有swim小于15，删除该项目
data2.dropna(inplace=True)#处理空数据，使用dropna方法，处理
data2['BMI'] = data2['weight']/(data2['height']/100)**2#新增BMI列，计算每个运动员的BMI值
data2['BMI_range'] = pd.cut(data2['BMI'],[0, 18.5, 24, 28, 50], 
     labels=['thin', 'normal', 'strong', 'very strong'])


plt.figure(figsize=(12, 6))#绘图大小
#小提琴图
sns.violinplot(x='event', y='BMI', data = data2,
               scale = 'count', palette='hls',
               inner='quartile')  #palette 颜色盘 Reds Blues

#图中的白点， 散点，
sns.swarmplot(x='event', y='BMI',data=data2, color='white', alpha=0.8,s=3)#透明度，s圆点的宽度

plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)#辅助线和透明度
plt.title("athlete's BMI")
plt.savefig("athlete's BMI", dpi=300)#dpi像素

 上述代码，有几个常用的知识点，在此mark一下

data2.dropna(inplace=True)

 上述代码是为了处理空值数据，使用的方法是直接删除，也可以进行填充，后续会有介绍的

data2['BMI_range'] = pd.cut(data2['BMI'],[0, 18.5, 24, 28, 50], 
     labels=['thin', 'normal', 'strong', 'very strong'])

这里使用的是pandas库中的cut方法，将BMI值按照区间划分，并在相应区间给予标签值，比如数据落入0-18.5区间，该运动员BMI则属于‘thin’，属于比较瘦



 在此以简单的小例子，看一下实验效果

pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)


pd.cut([1,10, 11,23,30], [0, 10, 20,32], labels=['<10', '<20', '<30'], right=True, include_lowest=True)
Out[31]: 
[<10, <10, <20, <30, <30]
Categories (3, object): [<10 < <20 < <30]

pd.cut([0, 1,10, 11,23,30], [0, 10, 20,32], labels=['<10', '<20', '<30'], right=True)
Out[33]: 
[NaN, <10, <10, <20, <30, <30]
Categories (3, object): [<10 < <20 < <30]


bins=[0, 10， 20,  32]，right=True,包含右端点， include_lowest=True,包含左端点，则区间为[0,10]，(10,20], (20,32]；right=False，则区间为(1,10),(10,20)。
	
 include_lowest=False,不包含左端点,是默认值,则区间不包含左端点，即第一个取值为NaN,那么上述区间划分为为(0,10]，(10,20], (20,32]；