2019年售楼员爆料买房这楼层再便宜也不买,谁买谁后悔!

1、Python基础

Python是一种面向对象、解释型自由语言,语法简洁清晰、基础代码库丰富,覆盖网络、文件、GUI、数据库、文本等领域。并能和其他主流语言沟通协助制作。Python主要分为Cpython、Jpython、IronPython、PyPy等。解释型语言可移植行好,但是运行速度不及编译型语言,其次解释型语言源码无法像编译型那样编译成二进制串加密。

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随着城市化的发展,现在的年轻人都愿意到更大的城市中去寻找发展机会,在城市中生活离不开买房子的问题,房价越来越高,个人的收入有限,大家的购房压力都不小,面临购买房屋的时候,大家都想要节省一些购房费用,那么什么时候买房便宜呢?购买便宜的房子要当心哪些问题呢?

对于售房人员来说,不好也能夸成最好的,所以需要我们自己对户型进行一些了解,至少等以后看房子的时候,不会再稀里糊涂的被别人绕着走,其实关于户型的选择还是很简单的,买房时,懂行的人不买这3种“户型”!入住才知坑,还有人不知道!​

房地产界有一句流传已久的的名言:“地段、地段、还是地段”据说是李嘉诚他老人家说的。虽说也有人说这句话有点过时,但是买房选择在哪个位置依然是最重要的因素之一。在买房的时候不仅要关注房价走势,还是要多多看看房子的户型、风水、位置等信息,选择一个好地段才能一劳永逸。

图片 21、不同的群体买不同的楼层

1.1.2 Linux

安装Python3.x.x,通过pip安装需要的第三方库。

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虽然有人说房价会大跌,现在的房价还是居高不下,但是买房的人还是络绎不绝。大面积的跌价显而易见是不现实的事情,而买房对于很多人来说是迫在眉睫的事情,一般都是主要考虑房子的地段和楼层以后,最后考虑这房子的户型问题,其实户型好不好,这就决定着以后自己入住是否舒心。

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①上有老下有小的家庭应选较低楼层,最佳楼层是4-6楼:对老人来说,低楼层能方便他们生活,出行便利,对小孩来说,低楼层有利于他们的身体与心理健康成长;

1.2 Python库

Python为开发者提供丰富代码库,开发者从不会从零开始开发,基础功能基本已经有现成的成熟的框架或库支持,因此大幅度的提升开发者的开发效率和提高代码健壮性。

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深圳房价飞涨,但也阻挡不了祖国各地人民来深圳买房的欲望。深圳房价动辄几百万,程序猿这种动物想在深圳安居压力山大。所以买房必然是人生一重大决定,必须货比三家。当前各种房产中介,各种开发商,各种楼盘。信息多到我们无法掌握。因此程序猿就需要利用专业的优势通过一些方式获取有效数据,分析筛选最优秀的房源。

什么时候买房便宜?

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一、地段的分类

②资金足够且要求高生活质量的家庭可选择适中楼层,比如7-10层:对于要求高生活质量的家庭,这些楼层没低楼层蚊虫多、阴暗的缺点,也没高楼层出行不便,供水不足的毛病,居住环境最佳;

2.1.1 Python教你买房维度指标体系

Python教你买房首先我们需要确定我们购房时最关注的维度体系和指标体系。关注主要维度和关键指标体系如图所示:

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Python教你买房,分为数据爬虫和大数据分析。首先通过爬虫方式获取到深圳房产交易网成功交易量和交易价格并得出深圳房价的趋势,得到最合适的购房时间段,确认最佳的上车时间。然后爬取链家网数据并按用户关注维度深度分析帅选得出适宜的房子,做好一切上车的准备。

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1、冬季夏季买房议价空间大

咱们在买房的时候都知道,南北通透很重要,采光通风很重要,这些都是最基本需要了解的范围,除了这些常见的问题以外,还有其他的方面需要了解一下,这或许对于你日后选房会有很大的帮助。

闹市中心区;次繁华生活区;CBD区域;好环境老城区;城乡结合部;交通较好郊区

③有一定经济压力的家庭可以选择11层以上的楼层:这些家庭的特点是年轻,适应能力强,而且高楼层可以缓解月供的压力。

2.1.2 Python教你买房框架

Python教你买房框架,主要分为5块,分别为主程序模块、代理IP模块、地图服务模块、可视化服务模块、目标页面模块等。主程序为首先启动代理IP模块,抓取带来IP并通过测试可用代理IP存入到代理池,定时线程定时清洗带来并把无效的带来IP剔除出代理池,代理IP模块并提供外部API获取代理IP。主程序通过代理服务访问并抓取外部网页的有效信息并在主程序模块理解习HTML并写入到本地文件。主程序会调用地图服务获取经纬度信息,并绘制热力图等。同时间可视化模块定时读取文件并生成可视化图形报表供业务侧分析使用。

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1、主服务模块

主程块通过Api提供给前端用户登录和获取用户交互输入,通过参数解析获取得到用户的需求组装请求,获取代理IP转发请求到目标地址获取目标数据,返回数据通过html解析得到有效数据写入到文件地图服务和可视化服务生产友好的图形报表,辅佐得出Python教你买房的数据支撑。

2、IP代理服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:定时抓取免费代理IP,并检查可用性,可用proxy存入数据库供业务方调用获取# Author:elideng# date: 2017-11-11import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport tracebackimport pymysqlimport threadingimport time'''
*@Function【爬取IpProxy】
*@Request: 请求 [in]
* param1 int iReqGetNum: 请求获取代理量
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 int : 0(成功) 其它失败
'''def GrabIpProxy():
 arrIpList = []
 User_Agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'
 header = {}
 header['User-Agent'] = User_Agent #url = 'http://www.xicidaili.com/nn/1'
 url = 'http://www.baidu.com'
 res = requests.get(url, headers=header) if res.status_code == 200:
 info = {}
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
 ips = soup.findAll('tr') for x in range(1, len(ips)):
 ip = ips[x]
 tds = ip.findAll("td")
 ip_port = tds[1].contents[0] + ":" + tds[2].contents[0]
 arrIpList.append(ip_port) #后续加上代理可用校验,非可用踢出代理池
 #print(ip_port)
 #计算列表量
 return arrIpList'''
*@Function【测试ipProxy是否可用】
*@Request: 请求 [in]
* param1 String desUrl: 测试目的地址
* param2 String ipProxy:代理IP端口
* param3 int iTimeout:超时时间
* param4 String feature:目的地址特征
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 :成功返回代理Proxy 失败返回空
'''def checkProxyIP(desUrl, ipProxy, iTimeout=3, feature=""): #确认带来iPaddress 2秒内能否
 #desUrl = 'http://www.baidu.com'
 header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'}
 proxies = {'http': 'http://' + ipProxy} #组装代理
 res = None # 声明
 exMsg = None
 try: #res = requests.get(url=desUrl, headers=header, proxies=proxies, timeout=iTimeout)
 res = requests.get(desUrl, proxies=proxies, timeout=iTimeout) # 代理方式请求,防止反爬虫
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') #feature=""
 #print(soup.findAll(feature))
 except:
 exMsg = '* ' + traceback.format_exc() if exMsg: return -1
 if res.status_code != 200: return -1
 if res.text.find(feature) < 0: return -1
 return 0#更新代理池IPdef updateProxy(ipProxy, vaildFlag="N"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('update t_proxy set FvaildFlag="%s" where Fproxy="%s" limit 1' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#新增代理池IPdef insertProxy(ipProxy, vaildFlag="Y"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('insert into t_proxy values("%s", "%s", now(), now())' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#获取Proxydef getProxy(proxyNum):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor()
 proxyList=[] try: if proxyNum == -1:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y'') else:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y' limit %s' % (proxyNum))
 results = cursor.fetchall() for row in results:
 proxyList.append(row[0]) except: # Rollback in case there is any error
 smysql.rollback()
 smysql.close() return proxyListdef CheckIpProxyTimer():
 arrIpList = []
 arrIpList = getProxy(-1) #获取代理池全量有效代理IP
 #测试地址
 #feature = 'xxx' #目标网页的特征码, 暂时不启用
 desUrl = "http://www.baidu.com"
 for ipProxy in arrIpList:
 iRes = checkProxyIP(desUrl, ipProxy) if iRes: #Proxy验证通过
 setProxy(ipProxy, "Y") else:
 setProxy(ipProxy, "N") #失效无效代理if __name__ == '__main__': #0、爬取免费代理IP
 GrabIpProxy() #1、启动定时线程,定时测试并清洗数据库代理IP
 timer = threading.Timer(3600, CheckIpProxyTimer)
 timer.start() #2、设置定时器失效时间
 time.sleep(5)
 timer.cancel() #5秒后停止定时器,程序可一直执行

3、地图服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# Author:elideng# date: 2017-11-08from urllib.request import urlopen, quoteimport jsonfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#根据地址获取经纬度def getlnglat(address):
 url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
 output = 'json'
 ak = 'ATzU2rqfrFoQcImvG9mvGm9bxchxjLYL'
 add = quote(address) #由于本文地址变量为中文,为防止乱码,先用quote进行编码
 uri = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak
 req = urlopen(uri)
 res = req.read().decode()
 temp = json.loads(res)
 lat=0
 lng=0
 if 0 == temp['status']:
 lat=temp['result']['location']['lat']
 lng=temp['result']['location']['lng'] return lat,lng#根据两个经纬度计算距离def getPlaceDistance():
 return 0#根据两个地点计算各类交通时间def getPlaceTime():
 return 0def drawHeatChart(date):
 file = open("data.js", "a+") #data.js
 file.seek(3) # 定位到第0行
 file.writelines(date) #写入源数据到热力图源文件
 file.close() return 0if __name__ == '__main__':
 HeatChartSrcFile = input('输入热力图源文件:') #data.js
 drawHeatChart(HeatChartSrcFile)

<!DOCTYPE html><html><head>
 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
 <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
 <script
 src="https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.min.js"
 integrity="sha256-hwg4gsxgFZhOsEEamdOYGBf13FyQuiTwlAQgxVSNgt4="
 crossorigin="anonymous"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=DD279b2a90afdf0ae7a3796787a0742e"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
 <script type="text/javascript" src="./data.js"></script>
 <title>热力图功能示例</title>
 <style type="text/css">  ul,li{list-style: none;margin:0;padding:0;float:left;}  html{height:100%}  body{height:100%;margin:0px;padding:0px;font-family:"微软雅黑";}  #container{height:500px;width:100%;}  #r-result{width:100%;} </style></head><body>
 <div id="container"></div>
 <div id="r-result">
  <input type="button" onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
 </div></body><script type="text/javascript">
 var map = new BMap.Map("container"); // 创建地图实例
 var point = new BMap.Point(114.061087, 22.528578); //自定义地图中点
 map.centerAndZoom(point, 12); // 初始化地图,设置中心点坐标和地图级别
 map.enableScrollWheelZoom(); // 允许滚轮缩放
 if(!isSupportCanvas()){
  alert('热力图目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用热力图功能~')
 }
 heatmapOverlay = new BMapLib.HeatmapOverlay({"radius":20});
 map.addOverlay(heatmapOverlay); var param = {data:window.points,max:100}; //读取data.js热力源数据并生成热力图
 console.log(param);
 heatmapOverlay.setDataSet(param); //是否显示热力图
 function openHeatmap(){
 heatmapOverlay.show();
 } function closeHeatmap(){
 heatmapOverlay.hide();
 setTimeout(function(){
 location.reload();
 }, 10000)
 }
 closeHeatmap(); function setGradient(){  var gradient = {};  var colors = document.querySelectorAll("input[type='color']");
  colors = [].slice.call(colors,0);
  colors.forEach(function(ele){
   gradient[ele.getAttribute("data-key")] = ele.value;
  });
 heatmapOverlay.setOptions({"gradient":gradient});
 } //判断浏览区是否支持canvas
 function isSupportCanvas(){ var elem = document.createElement('canvas'); return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
 }</script></html>

4、可视化模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:可视化服务# Author:elideng# date: 2017-11-05import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport plotlyimport plotly.plotly as pyimport plotly.graph_objs as go
plotly.tools.set_credentials_file(username='elideng', api_key='tsc3809760')#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()#皮尔逊作图def drawPearson():
 return 0

买房也要分季节,四季之中冬天、夏天买房相对来说便宜一些,就是七八月份、十二月到来年的二月份。我们都知道,开发商每年冲刺指标的两个月是年中的6月底和年终的12月底,一般会推出很多促销降价活动,房价优惠条件相对好些。

1、拐角横梁多

有很多的房子横梁很多,拐角的地方也是很多,现在开发商都是有样板房提供的,如果在户型图上面感受不到的话,一定要去样板房感受一下,拐角多的地方代表房间是不通透,装修起来也是很麻烦的事情,而家中的死角也会变多,平时在打扫卫生的时候,也很费劲,最重要的是现在的房子普遍并不是很大,拐角占据了很多的空间,让房子看起来更加的狭小。

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二、买房选地段必须考虑的几大问题

图片 122、这三种楼层谨慎选择

2.1.3 Python教你买房系列

1、网页观察

首先确定爬取链家网深圳房源,确定起始地址
log勾选,清空Filter后刷新网页,观察网页html代码。

2、网页爬取

通过Python3的requests库提供的HTTP请求Get/Post通用方法模拟浏览器请求生成所有符合规则的URL放入到队列,并循环请求符合要求的房源信息。请求响应html通过BeautifulSoup解析html,并通过find_all配合正则表达式提取到html有效数据并写入到文件待分析。

3、多线程

爬虫最终目标就是爬取到更多符合用户需求的数据,如果单线程执行,抓取效率有限,因此爬虫需要加上多线程机制。多线程的实现方式有多种,如thread,threading,multithreading,其中thread偏底层,threading对thread进行了一定封装。Python实现多线程的方式有两种函数或类包装。

 #多线程方式
 for i in generate_allurl(user_in_nub, user_in_city): #获取某城市
 print(i) for url in get_allurl(i):
 my_thread = threading.Thread(target=main, args=(url, arrIPList))
 my_thread.start() print(url)
 my_thread.join() print("current has %d threads" % (threading.activeCount() - 1)) #当前存活线程
 #线程池方式
 pool.map(main, [url for url in get_allurl(i)])

4、Headers设置

为避开反爬虫策略,后端请求需要模拟用户正常用户从浏览器请求,因此需要添加请求头。设置方式如下:

header = {'Accept': '*/*', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8', 'Cache-Control': 'max-age=0', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36', 'Connection': 'keep-alive', 'Referer': 'http://www.baidu.com/'}
res = requests.get(url, headers=header)

5、Session设置

6、IP代理池

爬虫出现就诞生了反爬虫,反爬虫的出现就催生了反反爬虫,哲学家黑格尔说过存在就是合理。因此很多技术就是在抗衡中逐渐成长。链家网是有反爬虫IP封锁机制,为了防止反爬虫链接网限制爬取到更多数据样本帮助与分析。因此采用IP代理池的方式,每次请求都随机获取IP和端口访问外部网站。获取IP代理池的方式有付费的和免费的方式可自行网上抓取并分析。

proxies={"http":"http://10.14.36.109:8080"}res = requests.get(url, headers=header, proxies=proxies)

7、监控

爬虫抓取是一个耗时较长的工程,因此需要添加监控,定时上报抓取进度到业务方,确认整个爬虫程序是否正常执行。//TODO

2、参加房产交易会或买清盘房

2、无阳台噱头

现在的房子价格还是很贵的,普遍买房都是在90到120平方米左右,而对于一线城市的人来说,能买得起的房子就更小了,所以很多的商家都是打着无阳台户型的噱头在节约地方,但是阳台也是具有功能性的,你可以选择户型小点,在阳台和客厅之间不安隔断门,但是不要选择在户型的设计上就没有阳台的这种,没有阳台,晒衣服被子也是很不方便的,对家中的光线也是有影响的。

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1、所选地段的交通是否方便

以下这三种类楼层正是许多销售达人口中所说的“不建议”,也是许多人不愿购买的:

2.2数据分析 //TODO

大数据时代的网络爬虫爬取到有效信息,需要经过反复清洗、加工、统计、分析、建模等处理方法。数据分析是整合有效信息并详细研究和概括形成结论的过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

如今各行各业都盛行举办展会的方式进行销售,而房地产市场中也有房产交易会一说。除了开发商年中和年终的两次冲刺业绩降价活动,还有的就是去现场参加一些房产交易会。

3、厨卫相连接

对于小户型来说,在户型的设计上难免都是有一些局限性的,空间不大,所以需要在空间利用上面夺下一些功夫,有的户型厨房和卫生间是靠着同一面墙的,有的甚至是卫生间的门和厨房的门相对,厨房油烟重,卫生间又是平时解三急的地方,离太近了对卫生环境还是有很大的影响,住久了对家人的身体健康也是有一定的影响的。

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对于很多家庭来说,房子选定了就是住一辈子的事,而买房也是多家庭的大事,不能马虎决定,所以在户型的挑选去你上也需要多加注意,毕竟入住舒适是很重要的事情。

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交通的方便与否可以通过地理距离和时间距离两个概念来衡量。地理距离是指在地理上该地段距离市中心有多远,要调换几次车才能到达。在原来城市布局单一核心同心圆式发展时,由于快速交通还未开发,地理距离就决定了一个地段的好坏。但是随着城市布局多核心组团式发展和城市交通基础设施的改善,另一种衡量方法就是通过时间距离来衡量一个地段的交通便利程度。

① 底楼层

2.2.1 深圳购房词云分析

根据链家爬取样3199条待售房源,买卖二手房产我们最关系的参数指标词云图。如图所示我们最关注的满五牛,户型方正等。在购房的的时候我们可以按此词云图详细了解每个需要我们关注的参数指标,心有成竹。

图片 16

 

#词云图def drawWordCloud(fileName):

d = path.dirname(__file__) # Read the whole text.

text = open(path.join(d, fileName), encoding=’utf-8′).read() # Generate
a word cloud image 中文必须指定本地中文编码

wordcloud = WordCloud(font_path=”C:WindowsFontssimsun.ttc”, width=2400,
height=1800).generate(text) # Display the generated image:

plt.imshow(wordcloud)

plt.axis(“off”) # lower max_font_size

wordcloud = WordCloud(max_font_size=40).generate(text)

plt.figure()

plt.imshow(wordcloud)

plt.axis(“off”)

plt.show()

这时买房的选择机就会比较多,若碰上促销、送礼等活动也能节省不少开支。

2、该地段附近购物和文化娱乐是否方便

虽说底楼层有它方便出行等优势,但它阴冷潮湿、蚊虫多、易受污染、吵杂是常见的问题,如果想选低楼层,一定要看清楚周围的环境;

2.2.2 深圳房源维度分析

深圳房源按多维度分析成交量/成交价趋势和皮尔逊系数分析;放盘量和反叛价分析;房源内部参数(如2.1.1)量化分析,房源外部参数量化分析等方式。最终解释我们购房时比较关心问题如怎么买的心仪的好房,何时是买房最好的时机等。

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3、看政策调控

购物的方便程度包括两方面的内容:其一是附近各种购买生活必需品的超市、商店和菜场是否完备。目前成片开发的小区在这方面是比较成功的,而未形成规模开发的小区在这方面就会有欠缺。其二是看该地段附近是否有比较大型的商厦和文化娱乐区,或者到这种商业区是否方便。商业区也是购房者看房时比较关注的点,目前白领的生活环境使得大家都离不开商业区的配备。

② 顶楼层

2.2.3 深圳房源数据模型

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政策不是一成不变的,也会随着市场进行调整,在国家进行楼市调控期间,也是个不错的买房机会。因为新规出台一般都是会以限制房价调控楼市为目的,这样一来,就会给楼市带来一个“制冷”效果,那么在这段时间房价普遍会得到一定控制。

3、该地区环境是否安静

顶楼层,尤其是高层楼的30层以上,夏热冬冷,如果工程质量不过关还有可能会造成墙面漏水,而且空气稀薄,对患有某些疾病的人来说,很容易发生不适症状。

2.2.4 深圳房源均价热力模型

如图展示深圳深圳房源均价热力模型。//TODO 待分析

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哪些房子再便宜也不能买?

住宅要求周围环境很安静,不能有太大的噪音。因此购房者要孴所选的地段周围是否有大型的工厂、剧院等,或者是否贴近菜场、学校或交通要道。临街的小区不建议买,这样的房子以后势必会有许多噪声。特别是家里有老人和小孩的购房者,买房还是往小区内走一走,环境清净,家人住进去也拥有高质量的休息时间,谁希望晚上总是听见嘈杂的人声和汽车发动机声呢?

③ 设备层

2.2.5 深圳房源均价涨速热力模型

//TODO
确定涨速最快,最具投资价值的区域,数据来源官网深圳房地产信息系统:

1、小产权房

4、看它是否有升值的可能

设备层负责供暖、供电和供水,居住在这层楼上下层,难免会受其噪音、辐射等影响,建议在看楼时要问清楚设备层是第几层,然后尽量避免在设备层的上下层。

2.2.6 深圳房源成交量热力模型

//TODO

大多数的购房者都很清楚,小产权是没有产权的,所谓小产权房,是指在农民集体土地上建设的房屋,未缴纳土地出让金等费用,因此售价远比商品房便宜。由于小产权房没有国家发的土地使用证和预售许可证,国土房管局也不会给购房合同备案,所以不能办理不动产权证。

不同的地段之间的变迁是不确定的,我们应该用投资的目光选择一个有较大升值空间的地段。一个地段能否升值,关键是看这一地段在未来的城市中将扮演什么样的角色,目前的城市规划对此又是如何确定的。例如,按照规划将来该小区周围会建设大片绿地或者大型投资项目,则该小区将来必然会升值。再者,楼盘旁边有一定的交通规划,例如地铁站、公交站之类的。

关于选楼层的问题,还有“黄金楼层”的说法:

2.2.7 深圳房源成交量热力模型

小产权房的建造与交易均不合法,只有使用权而无所有权,因此小产权房不受现行房地产法律法规的保护。

5、看该地段的文化教育环境

多层楼:3、4、5层为黄金楼层;

2.2.8 深圳房源成交量和成交价皮尔逊系数

//TODO
计算皮尔逊系数,确定量价比关系,确认深圳房源当前状态和预测接下来可能的情况(有价有市,有市无价,有价无市),判断当前是否改上车。

2、交易受限的房子

所有的家庭都会遇到相同的问题——孩子的教育问题。如何才能给孩子一个好的人文环境,这是购房者在选择住房时必须慎重考虑的。购房者应该看该地段附近有无重点小学,重点中学,甚至有无大学。因为一方面自己的孩子以后有可能会在这些重点学校里学习,另一方面一个好的人文环境对于孩子成长的潜移默化作用是无法估量的。

小高层:5-9层为黄金楼层;

2.2.9 深圳房屋内部指数量化雷达图模型

深圳房屋雷达图分析,程序首先会爬取到海量深圳待售的房产信息,等级差=(最高值-最低值)/10的方式把均价,实际使用率,梯户比例,楼层,楼间距等指标划分10等分,然后用户输入自己心仪的房子,程序将计算改房子的指标在海量房产中的雷达位置,帮助用户快速了解心仪房产的参数配置。效果图如下:

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#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()

房子交易受限主要是受政策影响,对于购房者来说,国家的调控政策也是需要时时关注的,很多地区的房子不仅仅是限购,还有“限售”,买后是不能马上转手的。因此,有政策限制的房子在买卖时,要看清政策规定,仔细研究当中的限制规定是否会影响自己的居住和使用。

6、考虑所选地段与原来生活圈子的联系

高层:15-24层为黄金楼层。

2.2.10 深圳房屋外部指数量化雷达图模型

//TODO 量化外部指标参数(学位,地铁距离,公交具体,公园分布,商圈等)

所以,还不会Python的,想买房的,赶快来学习了!限时抢购哦!

3、烂尾楼

人们长期生活在一定的社交圈子中,突然离开居住生活了几十年的环境,和熟人失去了联系,会有很强的失落感的,这在老年人中尤其明显。所以选择地段最好能和原来的生活圈子离而不远,“藕断丝连”。此外,还要看这一地段是否有好的医疗设施。人是难免要生病的,尤其是有老年人和孩子的家庭,附近没有医院或者医院水平不高,就会对家庭生活带来很大麻烦。

从这个规律可以看出:不高不低的楼层历来都是购房者优先选择的。因此,在选择楼层时,挑楼层总数1/3以上,2/3以下的楼层位置较佳,但也要根据家庭成员需求、资金、周围环境等因素综合考虑,切勿冒冒然选。

一听烂尾楼就能联想到不好的事情,买到烂尾楼是叫人头疼的事情。其实国家对商品楼的预售有严格规定,对于那些没什么资质和品牌优势的开发商,尽量不要考虑他们开发的楼盘。此外,也不要在开发商取得预售证之前下定签合同。

三、哪些地段再便宜也不能买

4、房龄太大的二手房

1、高压电塔、信号塔旁边的房子

房龄大的二手房不能保证房屋质量是否完好,质量存在问题的房子,住进去对于房主来说,也会存在安全隐患。另外如果二手房的房龄太老,会对办理贷款、房屋保值、土地使用年限等方面都产生影响。房龄越老,贷款的年限就越短,而如果房龄超过30年,那就只有个别银行能贷款了。

高压电塔和电视塔的旁边。电视塔的发射功率很强,有些发射功率小一些还可以。联通、电信有好多电塔,它的电磁波会造成人的免疫机能下降,引起白血病,精神分裂症,严重的还会引起各种癌症。离电塔多少米还好呢,300米以外的房子一般来说要好一些。

来源:房地产宝库

2、城市立交桥旁边的房子

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城市的立交桥旁边。在那儿买房子交通既不方便,同时高速通行的车辆会造成噪音和螺旋气流,而且对身心健康会产生不利影响。医学多年的临床经验表明,住在这样的地方容易得神经衰弱,十二指胃溃疡。

3、十字交叉路口旁边的房子

十字交叉的大路旁边。这样的十字路口如果做办公楼还可以,但是,如果盖楼盖的好就占住了金三角,如果盖不好就盖成了死角,除非炸掉这个楼。

有些楼盖了以后销售非常好,因此有这方面的体会。但如果是住在这个位置上,容易引起胃病甚至胃癌,肺、支气管的病,脑中风都有可能。

4、加油站旁边的房子

加油站旁边最好不要住。现在汽车多了,加油站也多了,也许有人会为了图方便而选个离加油站近的位置,但油里面含有大量的有害物体,比如铅等等,对健康危害极大;另外加油站旁边的车辆停泊和启动噪音非常大。

5、玻璃幕墙对面的房子

玻璃幕墙对面。玻璃幕墙会产生光煞形成污染对人的身体非常不利,大楼能不能做玻璃装饰,现在已经有好多楼将外观玻璃幕墙装饰改掉了,长时间的接受光污染会对健康产生影响,容易得的病第一是青光眼,眼睛胀痛;白内障、慢性结膜炎、角膜炎。

6、主卧室正对大路直线的房子

我们每人都有一套住房,我们的阳台,特别是主卧室,不要正对大路的直线。这样的房子容易对健康产生“冲”,这种冲煞尤其气流倒入使人易患感冒。

7、铁路旁边的房子

在铁路旁的住宅住在铁路旁边的工人大部分非常容易得耳聋,听力不好,生命相对而言都比较短。

8、阳台和主卧对着尖角的房子

住房的阳台和主卧不要对着尖角。物理学上所有的物体都是由分子、质子运动所组成,所有的物体都产生电信号,产生电信号就有一个集中点位,我们的发射塔一定是尖的,接收器一定是圆的,所以这种位置都是不好的,这种地方尽量要避开。

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