COVID-19居家限制对犯罪影响的全球分析

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17026/DANS-XUF-A75P

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

摘要：为控制COVID-19传播而实施的居家限制措施，导致日常生活发生了前所未有的急剧变化，但这些措施对全球城市犯罪的影响尚不清楚。我们收集了美洲、欧洲、中东和亚洲22个国家26个城市的每日犯罪计数数据。我们进行了中断时间序列分析，以评估居家限制措施对每个城市不同类型犯罪的影响。我们的研究结果表明，居家政策与城市犯罪显著下降相关，但不同城市和犯罪类型之间存在很大差异。元回归结果表明，对公共空间活动限制越严格，犯罪下降幅度越大。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。