https://www.w3cschool.cn/tableau/tableau_environment_setup.html…

vscode远程连接linux服务器 想要实现的功能和解决方案 实现的功能: windows下直接使用远程linux服务器的python环境和文件来编写和运行py文件, 实时的编写py文件,和可视化绘图 图形化的两种解决方案: 保存为png文件,直接在vscode内打开 直接使用vscode调试代码,画图 使用jupyter来处理py文件和图像 配置vscode的方法 1. 将vscode和linux服务器连接上 使用vscode 的remote-ssh连接linux进行远程开发 安装Exten…

MeteoInfo-Java解析与绘图教程(一) 已经进入开发行业很多年了,这两年一直从事气象开发行业,为此对气象绘图有了新的见解 像色斑图与卫星图一直都有python去绘制,在偶然的情况下,我接触到了meteoInfo,在对其使用过程中,也可以做到用java绘制格点散点图,色斑图,等值图,卫星图,风场图 所以趁这个机会我开始记录自己的探索过程,方便你我他 对于绘图,我们唯一需要关注的点就是数据格式,只有我们可以将数据解析出来,并格式成格点(GridData)值,我们就可以按照固定方法去绘图 对…

MeteoInfo-Java解析与绘图教程(三) 上文我们说到简单绘制色斑图(卫星云图),但那种效果可定不符合要求,一般来说,客户需要的是在地图上色斑图的叠加,或者是将图片导出分别是这两种效果 当然还有一种是将边界上的数据去除掉,例如下图,这种是数据生成色斑图,不适用卫星,所以卫星云图不会裁剪数据,留到下节说明 首先说第一种,在前端geoserver上叠加图层的实现方式 MeteoDataInfo meteo = new MeteoDataInfo(); meteo.openAWXData("D…

MeteoInfo-Java解析与绘图教程(四) 上文我们说到,将地图叠加在色斑图上,但大部分都是卫星绘图,现在开始讲解micaps数据绘图,同样也是更多自定义配置 首先我们解析micaps数据,将之前学到的东西拿过来绘图 MeteoDataInfo meteoDataInfo = new MeteoDataInfo();meteoDataInfo.openMICAPSData("D:\\解析数据\\cldas\\cldas\\TEM\\20081000.000");GridData…

MeteoInfo-Java解析与绘图教程(五) 最近太忙了,终于有时间继续写了,上文说到了基本上的绘图方法,但缺少色阶呈现,一般图叠加着地图上,后端不需要管色阶,但也要注意web页面色阶和我们的生成色阶一定要对的上 对于后端导出图片的话,就需要添加色阶了,这一文很简单,就涉及色阶,名称,网格刻度线 顺便对代码我进行了优化,看起来更直接 MeteoDataInfo meteoDataInfo = new MeteoDataInfo(); meteoDataInfo.openMICAPSData(…

MeteoInfo-Java解析与绘图教程(七)_图层添加站点名称或区域名称 在上文说了用自动站的数据经过插值绘制色斑图,这种一般是在geoserver上叠加图片呈现,但遇到后端导出图片,我们又想添加自动站名称就需要后端单独设定参数了 实现的原理就是建立多个图层,在上文已经分别有了色斑图图层与地图图层,而现在只需要再加一个数据点图层,然后这三个图层按照顺序叠加即可 //从这里开始创建站点名称图层 VectorLayer stationLayer = DrawMeteoData.createSTP…

Numpy使用Matplotlib实现可视化绘图 可以直接将Numpy的数组传给Matplotlib实现可视化绘图: 曲线图 饼图 柱状图 直方图 1. 绘制正弦曲线 2. 绘制饼图 3. 柱状图 4. 直方图…

MeteoInfo-Java解析与绘图教程(八)_java解析卫星一级产品文件(HDF举例) 最近解析卫星数据遇到了一级产品,它的解析方式与之前文章说的有些不同,特此补充一下 卫星的一级产品,里面是没有经纬度的,并且里面只有通道数据,同时一级产品也分500KM,1000KM,2000KM,4000KM,解析思路是一样的,我就直接用4000KM举例了 首先我们要确定文件里面都有那些数据 String path = "D:\\解析数据\\卫星\\Z_SATE_C_BAWX_2022041608455…

1.二维绘图 a. 一维数据集 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 1. import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x plt.pl…