中国西南地区

Multi tool use在中国地理概念中,西南地区涵盖中国西南部的广大腹地,主要包括四川盆地、云贵高原和青藏高原南部地区。
在中国行政区划概念中,狭义的西南地区(亦称为大西南),即指传统的“西南三省”:川(四川省)、滇(云南省)、黔(贵州省)。其中,这里四川省在地理上的范围为中华民国时期的省域,不包括原西康省之辖域(含今雅安市、攀枝花市、甘孜藏族自治州和凉山彝族自治州),但包括今重庆市之辖域。
而行政区划中广义的西南地区则有“西南四省(区)”、“西南五省(区、市)”和“西南六省(区、市)”三个版本,其中后两种说法常出现在如今中国区域经济合作的相关活动之中。
中华人民共和国成立之初,曾在省级行政区划之上建立了大区一级政府,其中西南行政区管辖当时的重庆市、川东行署区、川西行署区、川南行署区、川北行署区、贵州省、云南省、西康省、西藏地方和昌都地区等十个省级行政单位,直至1954年各大行政区被撤销。西南行政区的原十个省级行政单位经过历年的调整、合并,在1955年形成了包含四川省、贵州省、云南省和西藏自治区(1955年设筹备委员会,1965年正式成立)共四个省级行政单位的稳定区划格局,川、黔、滇、藏四地合称为“西南四省(区)”[1]。
- 1997年国务院设立重庆直辖市,西南地区持续稳定四十余年的三省一区的行政区划格局部分调整,在此之后重庆市与四川省、贵州省、云南省和西藏自治区合称为“西南五省(区、市)”。
改革开放后特别是近十年来,由于西部大开发战略的实施及西南出海大通道建设等诸多因素,本身地处华南地区西部的广西壮族自治区也经常与渝、川、黔、滇、藏五地合称为“西南六省(区、市)”。由于西藏独特的政治、经济和区位的条件,西南地区的区域经济合作大多数时候并未见西藏自治区的身影,因此西南五省(区、市)往往也指桂、渝、川、黔、滇五地。
西南地区是中国内部经济差距最大的地理大区,2016年,四川省GDP为32680.5亿元,西藏区GDP为1150亿元,重庆市GDP为17558.76亿元,云南省GDP为14869.95.91亿元,贵州省GDP为11734.43亿元。
参考文献
^ 东北、华北、华东、中南、西南、西北各包括哪几个省. 2016-03-05.
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| 西北
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| 1 福建省下属金门、马祖等地,实际由中華民國管辖,詳見古寧頭戰役、八二三砲戰和連江分治。
2 实际由中华民国管辖,详见台灣歷史、台灣問題和台海現狀。
3 藏南地區現由印度實際管轄,詳見中印邊界問題、阿魯納恰爾邦和麥克馬洪線。 |
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中華民國的分区
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| 註:此為1949年以前中華民國統治中国大陆時所使用的分區,現已不再适用。
1 1912年中華民國成立之時屬於日本領土,直到1945年日本戰敗投降撤離始由中華民國政府接收實際統治至今,稱為「台灣光復」;詳見台灣歷史、台灣問題與台海現狀。
2 即外蒙古与唐努乌梁海地区,外蒙古已成為主權獨立且受國際普遍承認之蒙古國,中華民國政府亦然,並於2012年5月發新聞稿表示其非中華民國之「固有疆域」;唐努乌梁海地区于1921年成立唐努-图瓦,随后被苏联吞并,苏联解体后被俄罗斯继承。
3 广东省内的香港与澳门彼時分别為英國与葡萄牙殖民地,詳見詞條英屬香港及葡属澳门。 |
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| | 另见:中国地理
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中国地理
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...