​  本篇以湖北省为例,制作人口密度分布图:这里所使用的为湖北省的省.市.县三个级别的行政区划矢量数据,以及居民点数据,进而进行密度分析. 示例数据来源于地理遥感生态网,网站地址www.gisrs.cn,该网站更新了很多有关地理的数据,30米土地利用二级分类数据.DEM高程.乡镇边界.气象数据.径流量数据等. 示例数据下载链接:数据下载链接 第一步 准备数据 如下为湖北省各级别行政区划与居民点数据 ​编辑 第二步 符号化显示 将湖北的市级行政区划矢量数据进行简单的符号化,观察一下所加载的数据,如

这期博主给大家介绍下ArcGIS中的Riple's K 函数.与Kernel核密度分析. 首先从百度获取了湖南省的温泉数据.如图: 湖南省温泉数据 1.数据处理 (1)复制粘贴x.y坐标. (2)用快捷键Ctrl+E进行智能提取 智能提取结果 (3)[文件][另存为],格式选择".xls". 2.加载数据 打开ArcMap,加载湖南省.高速公路等数据 加载数据结果图 3.温泉数据可视化 (1)加载温泉点表格 (2)[显示xy数据] 显示xy数据参数设置 温泉点可视化结果 (3)[数据]

这个就颇有插值分析的样子了.也可以说是密度分析.做出来就是一个热力地图的样子. 比如,人口密度,降雨分布等.这都可以由这个例子做出来类似的. 由于上一篇已经介绍过Geoprocessor类和ParameterValue类了,所以这节就略去这些内容.想知道的同学可以点击这里,看上一篇相关内容. 与上一节不同的是,使用的不是execute()方法了,而是submitJob()方法,这是一个异步操作方法.尽管他们返回的类型是类似的. 官方给的解释很简洁明了,有了前几个的基础几乎可以瞬间抓住重点,如su

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im

Bug预防体系(上千bug分析后总结的最佳实践) 原创 2017-08-16俞美玲 光荣之路 吴老的<selenium webdriver 实战宝典>出版了!  web常见产品问题及预防 测试人员在每次版本迭代中,会对项目的整体质量有一个把控,对于项目常见的问题,开发经常犯的错误都会有所了解,为了避免或者减少这样的错误或不规范的事情在发生,测试人员可以整理构建属于产品的bug预防体系,总结项目经常出现bug的种类.位置.以及可以提出针对性的规避措施,提高产品质量. 1. 分辨率兼容性 Ø  产

ZYNQ的优势在于通过高效的接口总线组成了ARM+FPGA的架构.我认为两者是互为底层的,当进行算法验证时,ARM端现有的硬件控制器和库函数可以很方便地连接外设,而不像FPGA设计那样完全写出接口时序和控制状态机.这样ARM会被PL端抽象成“接口资源”:当进行多任务处理时,各个PL端IP核又作为ARM的底层被调用,此时CPU仅作为“决策者”,为各个IP核分配任务:当实现复杂算法时,底层算法结构规整可并行,数据量大,实时性要求高,而上层算法则完全相反,并且控制流程复杂,灵活性高.因此PL实现底层算

/** 题目:The Super Powers UVA 11752 链接:https://vjudge.net/contest/154246#problem/Y 题意:求无符号长整形以内的数满足至少可以用两种不同的次方来表示.比如64 = 2^6 = 8^2: 一个数的1次方不算数. 思路: 分析过程如下: 1 = 1^1 1^2 1^3 16 = 2^4 4^2 64 = 2^6 8^2 81 = 3^4 9^2 256 = 2^8 16^2 512 = 2^9 8^3 设Max为最大的可能获

mmap是一个很常用的系统调用,无论是分配内存.读写大文件.链接动态库文件,还是多进程间共享内存,都可以看到其身影.本文首先介绍了进程地址空间和mmap,然后分析了内核代码以了解其实现,最后通过一个简单的demo驱动示例,加深对mmap的理解. 本博客已迁移至CatBro's Blog,那是我自己搭建的个人博客,欢迎关注. 本文链接 进程地址空间及vma 作为前置知识,先来对进程地址空间做个简单介绍,以便更好地理解后面的内容.现代操作系统的内存管理离不开硬件的支持,如分段机制.分页机制.它们用于

web常见产品问题及预防 测试人员在每次版本迭代中,会对项目的整体质量有一个把控,对于项目常见的问题,开发经常犯的错误都会有所了解,为了避免或者减少这样的错误或不规范的事情再发生,测试人员可以整理构建属于产品的bug预防体系,总结项目经常出现Bug 的种类.位置.以及可以提出针对性的规避措施,提高产品质量. 1.分辨率兼容性 • 产品的网页通常保证在1024*768的分辨率下显示正常,但是常常忽略800*600分辨率下的显示情况,还有其他特殊要求的分辨率 • 如果页面设计明确只考虑1024*76

1目 标 场 景 经常看到有朋友在闲鱼卖些小东西又或是自己擅长的一些技能,都能为他们带来不错的 睡后收入. 闲鱼上大量的商品,很难精准判断哪些受欢迎,哪些好卖:一个个录入数据去做数据分析,浪费时间的同时,效率也极其的低效. 本篇文章的目的是利用 Python 自动化 来获取某类商品中最好卖的商品以供参考. ps:本文仅限用于技术交流,请勿用于其他用途. 2准 备 工 作 在编写代码之前,需要做如下准备工作: 1.配置好 Android ADB 开发环境 2.Python 虚拟环境内安装 poco

线型 说明 标记符 说明 颜色 说明 - 实线(默认) + 加号符 r 红色 -- 双划线 o 空心圆 g 绿色 : 虚线 * 星号 b 蓝色 :. 点划线 . 实心圆 c 青绿色 x 叉号符 m 洋红色 s 正方形 y 黄色 d 菱形 k 黑色 ^ 上三角形 w 白色 v 下三角形 > 右三角形 < 左三角形 p 五角星 h 六边形 MATLAB同一窗口画多个图用subplot,同时画多张图,在下一个plot之前用figure.

转自:http://blog.csdn.net/haolianglh/article/details/51986987 arm中断概念 在<ARM体系结构与编程>第9章中说到,ARM 中有个概念叫做“异常中断”,也就是包括外部中断在内的各种异常.显然,ARM体系的“异常中断”概念更加接近MIPS体系中的“异常”概念. 既然更类似MIPS体系,那么自然的ARM体系就存在“异常中断入口”和“异常中断向量表”的概念. arm的异常中断向量表 非向量化中断 ARM体系定义了7种异常中断,在<AR

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:[Airpython] PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 准 备 工 作 在编写代码之前,需要做如下准备工作: 1.配置好 Android ADB 开发环境 2.Python 虚拟环境内安装 pocoui 依赖库 3.安装数据可视化依赖库 pyecharts # pocoui pip3 ins

Open C uc5530uc5531uc5532uc5533uc5534uc5540uc5541uc5542uc5543uc5550uc5551uc5563uc5566uf5505uf5506uf5522uf5523uf5524uf5547uf554auf554buf554cuf5552uf5553uf5554uf5555uf5561uf5562uf5564uf5565uf5575UF_DRF_add_assortpart_to_annUF_DRF_add_compound_weld_symb

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述 密度估计的问题 由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一.解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计. 参数估计 参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析.在参数回归分析中,人们假定数据分布符合某种特定的性态,如线性.可化线性或指数性态等,然后在目标函数族中寻找特定的解,即确定回

1.地图四要素: 图名.图例.比例尺.指北针 2.[栅格计算器].[加权叠加]和[加权总和]的不同 [栅格计算器]的结果是浮点型小数 [加权叠加]工具,输入栅格必须为整型.若成本栅格涉及重分类,最好用[加权叠加],权重和必须为100 [加权总和]工具,权重和为1,输入栅格可以为整型或浮点型. 3.密度分析 [点密度分析],分析点落到每个单元 [核密度分析],根据点拟合为光滑锥面(或线) [线密度分析],一定半径范围内折线 4.要生成注记图层数据必须在geodatabase中 5.标注表达式(JS

摘要 使用核函数根据点或折线 (polyline) 要素计算每单位面积的量值以将各个点或折线 (polyline) 拟合为光滑锥状表面. 插图

Spatial Analyst Tools 1.区域分析 # Process: 以表格显示分区几何统计 arcpy.gp.ZonalGeometryAsTable_sa("", "", 输出表, "") # Process: 以表格显示分区统计 arcpy.gp.ZonalStatisticsAsTable_sa("", "", "", 输出表__2_, "DATA"

一.背景 大熊猫是我国国家级珍惜保护动物,熊猫的生存必须满足一定槽域(独占的猎食与活动范围)条件.因此,科学准确的分析熊猫的分布情况,对合理制定保护措施和评价保护成效具有重要意义. 二.目的 通过练习,熟悉ArcGIS密度制图函数的原理及差异性,掌握如何根据事迹采样数据特点,结合ArcGIS提供的密度制图功能和其它空间分析,制作符合要求的密度图. 三.要求 1)熊猫活动具有一定的槽域范围,一个槽域范围只有一个或一对熊猫,假设熊猫槽域半径为5000m,理论上最大槽域面积为3.1450005000

1.[栅格转面]等工具的使用 若栅格数据为浮点型,需使用[转为整型]工具,将栅格转为整型,再进行操作. 2.人口密度分布趋势图 使用[核密度分析]工具,也可尝试插值 3.点要素做面 [点集转线][要素转面](使用条件是点要素的字段中有标明线ID与点要素在线要素中的ID顺序) 4.降雨量空间全局趋势分析 [Geostatistical Analyst](就是我们常说的地统计分析,有兴趣的可以研究一下,还是挺有意思的内容较多,不再赘述) 5.山区滑坡 [多环缓冲区]→[标识] 6.由县区划的数据生成