前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是"知行合一"来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据. 一.nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考

1. 功能简介 HDF 是美国国家高级计算应用中心(National Center for Supercomputing Application)为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式. NC是NetCDF的简称,其全称为Network Common Data Form(网络通用数据格式),其是针对科学数据的特点开发的,是一种面向数组型并适于网络共享的数据的描述和编码标准.利用NetCDF可以对网格数据进行高效地存储.管理.获取和分发等操作.目前,NetCDF

clear,clc nt=735;ny=73;    %2.5*2.5格点的nx=144;    %2.5*2.5格点的f=netcdf('air.mon.mean.nc','nowrite');tt=f{'air'}(:);close(f)fid=fopen('a5.grd','w');  for it=1:nt     for j=1:ny        for i=1:nx         count= fwrite(fid,tt(it,j,i),'float');%根据例子这里用原始的数

  本文介绍GIS领域相关的各类综合数据免费获取网站,包括遥感数据.气象数据.土地数据.土壤数据.农业数据.行政区数据.社会数据.经济数据等等.   数据较多,大家可以直接通过下方目录加以总览:点击数据前对应的"网址"二字即可直接跳转.本文将不定期更新. 目录 0 综合GIS数据 0.1 Awesome Public Datasets 0.2 Free GIS Data 0.3 SEDAC 0.4 Earthdata 0.5 国家青藏高原科学数据中心 0.6 ArcGIS Online

总结 以上从多个角度阐述了Laxcus主要组成部分和应用情况.所有设计都是基于现实环境下的评估.对比.测试和考量.设计的基本思路很明确,就是将各项功能分解.细化.归类,形成一个个可以独立.小的模块,每个模块承担一项职能,再把这些模块组织起来,在一个松耦合框架管理下,协同合作,来完成大规模的数据存储和计算工作. 设计中的主要问题源自有限的基础设施和变化中的应用需求之间的矛盾.如何在不损失处理性能的前提下,将有限的基础设施资源利用率做到最大化,是设计考虑的重点.这也是一个和硬件密切相关的问题. 在核

ant:存放Apache Ant,用来执行EJB的构建. bin: 存放nc部署和系统监控等命令.configsys.log部署日志(包含NC中间件.WAS中间件等部署信息)以及NC_Client文件夹,包含手动生成的NC客户端. ejb: 按模块分子目录存放各个模块所使用的EJB,由构建工具维护. ejbXMLs:存放需要独立事务的EJB的部署描述符,里面的xml文件都是开发配置的服务或特殊ejb,由构建工具维护. framework:存放UAP框架/基础代码,为中间件提供服务/信息配置. D

NC V6发布一段时间了,各个NC6.0 nchome文件夹下各个子文件夹内容和作用 ant:存放Apache Ant,用来执行EJB的构建. bin: 存放nc部署和系统监控等命令.configsys.log部署日志(包含NC中间件.WAS中间件等部署信息)以及NC_Client文件夹,包含手动生成的NC客户端. ejb: 按模块分子目录存放各个模块所使用的EJB,由构建工具维护. ejbXMLs:存放需要独立事务的EJB的部署描述符,里面的xml文件都是开发配置的服务或特殊ejb,由构建工具

最近项目上需要用到一个选择器,选择器中的内容只有年和月,而在iOS系统自带的日期选择器UIDatePicker中却只有四个选项如下,分别是时间(时分秒).日期(年月日).日期+时间(年月日时分)以及倒计时.其中并没有我们所需要的只显示年月的选择器,在网上找了很多相关的资料,但是觉得都写得过于麻烦.因此,为了满足项目需求,自己用UIPickerView写了一个只显示年月的选择器界面,同时还可以控制我们的显示的最小时间.当然,如果要控制其他内容也都是可以的,无非就是在数据处理上多一些处理和控制. t

(2016年参加了上海 SODA 竞赛,进入前十,最终获得上海市的两个奖项.) ▍跟踪雾霾,仅靠零星的监测点数据怎么行? 如果雾霾短期内没有办法彻底根治,我们可以做什么,把环境污染物对人的影响尽可能降低到最小?每天打开一眼空气质量App,超过200以上就不出门?有没有更加精确且实用性更高的解决方案呢? 入围本届Soda大赛的决赛的团队SuSmart Group,就顺着这个思路开展了研究.借助SODA大赛提供的政府部门开放出来的数据集,他们做了一个智慧防霾的工具包——Smarter Ur Heal

第十章 运行 本章将介绍一些Laxcus集群基本运行.使用情况,结合图片和表格表示.地点是我们的大数据实验室,使用我们的实验集群.数据来自于我们的合作伙伴,软件平台混合了Windows和Fedora Linux两个操作系统,硬件因为一直以来的测试需要,显得参差不齐,从10年前的旧机器到今天最新的设备都有.这样的环境虽然不足以反映目前商业运营的集群现实状况,但是在反映Laxcus集群和集群基础硬件性能参数时,仍然具有一定的代表性.为了更好反映测试结果,我们将多用户多集群的Laxcus部署成单用户单

第四章 数据计算 Laxcus所有数据计算工作都是通过网络实施.相较于集中计算,在网络间进行的数据计算更适合处理那些数据量大.复杂的.耗时长的计算任务.能够实施网络计算的前提是数据可以被分割,就是把一组大的数据分成若干组小的数据.分割数据的办法有很多种,目前最常用的是按照数值范围和散列规则进行分割.需要强调的是,在被分割后的数据里,不应该存在内容重叠的现象. 在这一章里,我们通过介绍一个分布计算算法,来说明Laxcus集群的分布计算是如何实现的. 4.1 Diffuse/Converge算法 D

博客小序:NetCDF格式数据广泛应用于科学数据的存储,最近几日自己利用python处理了一些NetCDF数据,特撰此博文以记之. 参考博客: https://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/9068379.html https://blog.csdn.net/EWBA_GIS_RS_ER/article/details/84076201 http://www.clarmy.net/2018/11/01/python%E8%AF%BB%E5%8F%96nc%E6%96

此文为翻译,由于本人水平有限,疏漏在所难免,欢迎探讨指正. 原文链接:传送门. 使用NTILE函数的示例 NTILE函数将一组记录分割为几个组.其返回的分组数是由一个整形表达式指定的.如下你会找到NTILE函数的句法格式: NTILE (integer_expression) OVER ( [ PARTIION BY <partition_column> ] ORDER BY <order_by_column> ) 其中: <integer_expression>:指定

1 尽量避免数据源的数据倾斜 比如数据源是Kafka 以Spark Stream通过DirectStream方式读取Kafka数据为例.由于Kafka的每一个Partition对应Spark的一个Task(Partition),所以Kafka内相关Topic的各Partition之间数据是否平衡,直接决定Spark处理该数据时是否会产生数据倾斜. Kafka某一Topic内消息在不同Partition之间的分布,主要由Producer端所使用的Partition实现类决定.如果使用随机Parti

概述: 此前在白码平台上搭建并使用系统,若想要将白码平台上搭建的系统的数据存储到自己本地的MySQL数据库中的话,需要将数据导出后再对数据进行处理.如今想要实现这一需求,直接通过使用白码的数据库对接功能,将数据存储到自己本地的数据库中即可.平均一个数据表只需要一分钟的操作时间便能完成对接,效率提升十分显著. 实现效果: 左边为白码数据表中的数据,右边为本地数据库的数据,点击自动生成后,字段以及数据就一并存储到本地的数据库中了,实现数据的同步.下面展示存储后的效果. 客户信息表: 销售订单表: 实

目录 简介 餐厅评分数据简介 分析评分数据 简介 为了更好的熟练掌握pandas在实际数据分析中的应用,今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据的分析. 餐厅评分数据简介 数据的来源是UCI ML Repository,包含了一千多条数据,有5个属性,分别是: userID: 用户ID placeID:餐厅ID rating:总体评分 food_rating:食物评分 service_rating:服务评分 我们使用pandas来读取数据: import numpy as np

netcdf是气候数据中的主流格式,当涉及到大范围的全球数万个格网点数据时,使用python脚本可以较快地读取与处理. import netCDF4 from netCDF4 import Dataset import numpy as np import sys import os #计算日期数 import datetime d1=datetime.date(1900,1,1) d3 = d1 + datetime.timedelta(days =100) print (d3) #查看nc数

作者:RedFree 最近的工作需要将乌云历史上比较有含金量的漏洞分析出来,顺便对其它的数据进行了下分析:统计往往能说明问题及分析事物的发展规律,所以就有了此文.(漏洞数据抓取自乌云主站,漏洞编号从1-121018,抓取用时8h.)  1.漏洞总数SELECT count(*) FROM AllBugs     漏洞总数59630,编号数121018,所以审核通过率=59630/121018=0.49.27%.想想审核也够苦B的,每两个漏洞就有一个不合格…… 2.漏洞数量分析(sql没学好,不要

写在之前:不建议那种上来就是各种面试题罗列,然后背书式的去记忆,对技术的提升帮助很小,对正经面试也没什么帮助,有点东西的面试官深挖下就懵逼了. 个人建议把面试题看作是费曼学习法中的回顾.简化的环节,准备面试的时候,跟着题目先自己讲给自己听,看看自己会满意吗,不满意就继续学习这个点,如此反复,好的offer离你不远的,奥利给 文章收录在 GitHub JavaKeeper ,N线互联网开发必备技能兵器谱,笔记自取. 一.MySQL架构 和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不

1.MySQL分区 一般情况下我们创建的表对应一组存储文件,使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件,使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm(表结构)文件. 当数据量较大时(一般千万条记录级别以上),MySQL的性能就会开始下降,这时我们就需要将数据分散到多组存储文件,保证其单个文件的执行效率 首先查看当前数据库是否支持分区 MySQL5.6以及之前版本: SHOW VARIABLES LIKE '%partition%'; MySQL5.6: show plugins