SST数据如何做等值线图

2024-09-01

MeteoInfoLab脚本示例：站点数据绘制等值线

站点数据绘制等值线需要首先将站点数据插值为格点数据,MeteoInfo中提供了反距离权法(IDW)和cressman两个方法,其中IDW方法可以有插值半径的选项.这里示例读取一个MICAPS第一类数据(地面全要素观测),获取6小时累积降水数据(Precipitation6h),然后用站点数据的griddata函数将站点数据插值为格点数据,再利用contourfm函数创建等值线填色图层(等值线间隔和颜色可以自定义).脚本程序(经纬度投影): #Set data folders basedir =

Surfer 软件做等值线图

使用surfer软件做等值线图 Surfer软件美国Golden Software公司编制的一款以画三维图(等高线,image map,3d surface)的软件. Surfer具有的强大插值功能和绘制图件能力,使它成为用来处理XYZ数据的首选软件,是地质工作者必备的专业成图软件. 下面主要介绍如何用surfer画平面等值线图. 步骤一打开surfer11,点击Grid/Data,弹出一个Open Data的窗口,选择一个包含有成图所需数据的excel表格: 点击所选excel文件,会出现一

result默认返回action中的所有数据，要想返回指定的数据怎么做呢

result默认返回action中的所有数据,要想返回指定的数据怎么做呢?

微信小程序 WXS实现json数据需要做过滤转义（filter）

前言最近有在做小程序开发,在开发的过程中碰到一点小问题,描述一下先. 本人在职的公司对于后台获取的 json 数据需要做过滤转义的很多,不同的状态码会对应不同的文字,但是在微信小程序中又没有类似 vue 中的 | 方法进行快速的过滤,大都是用数据遍历洗数据来实现的,说实话,很麻烦,即使提取了公共方法那也麻烦,总之要洗数据就麻烦 WXS 为何物在上代码之前先简单的介绍一下 WXS 是什么,以及和 javascript 有什么区别,虽然官方文档中都有,但我认为博客的存在意义就是尽量减少看官们的页

一个batch的数据如何做反向传播

一个batch的数据如何做反向传播对于一个batch内部的数据,更新权重我们是这样做的: 假如我们有三个数据,第一个数据我们更新一次参数,不过这个更新只是在我们脑子里,实际的参数没有变化,然后使用原始的参数更新一次第二个例子,然后使用原始参数更新一次第三个例子.这样一个batch完了之后,我们把这三次计算出来需要的update的参数量求和或者求平均,从而更新一次参数. 所以一个batch对应一次反向传播,只不过参数对应batch内部数据计算处理的更新的和或者平均 How are weights

R系列：关联分析；某电商平台的数据；做捆绑销售和商品关联推荐

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. 一.分析目的 I用户在某电商平台买了A,那么平台接下来应该给用户推荐什么,即用户在买了商品A之后接下来买什么的倾向性最大: II应该把哪些商品在一起做捆绑销售. 二.理论介绍数据挖掘中的经典算法之一:关联分析.关联分析内部理论又分为apriori , eclat , FP-Growth.这里采用apriori.关于他们的优缺点,适应条件什么的,只能等我看完理论再写了. 三.R包介绍介绍将要用到的两个软件包:arules和arulesViz. ar

JavaScript根据Json数据来做的模糊查询功能

类似于百度搜索框的模糊查找功能需要有有已知数据,实现搜索框输入字符,然后Js进行匹配,然后可以通过鼠标点击显示的内容,把内容显示在搜索框中当然了,正则只是很简单的字符匹配,不具备多么复杂的判断 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>模糊查询</title> <style> *{

web scraper 抓取数据并做简单数据分析

其实 web scraper 说到底就是那点儿东西,所有的网站都是大同小异,但是都还不同.这也是好多同学总是遇到问题的原因.因为没有统一的模板可用,需要理解了 web scraper 的原理并且对目标网站加以分析才可以. 今天再介绍一篇关于 web scraper 抓取数据的文章,除了 web scraper 的使用方式外,还包括一些简单的数据处理和分析.都是基础的不能再基础了. 选择这个网站一来是因为作为一个开发者在上面买了不少课,还有个原因就是它的专栏也比较有特点,需要先滚动加载,然后再点击

react项目导出数据怎么做？

做项目遇到导出数据,搜索了一个插件,简直太好用,几行代码就可以搞定. 插件是react-csv, 了解详细介绍大家可以去https://www.npmjs.com/package/react-csv

R数据分析：纵向数据如何做中介，交叉滞后中介模型介绍

看似小小的中介,废了我好多脑细胞,这个东西真的不简单,从7月份有人问我,我多重中介,到现在的纵向数据中介,从一般的回归做法,到结构方程框架下的路径分析法,到反事实框架做法,从中介变量和因变量到是连续变量到中介变量和因变量是分类变量,很浩渺的系统知识,今天开始一点一点给大家写. 今天就和大家一起探讨纵向数据的中介效应检验,一般来讲考虑因果关系的时间先后顺序,纵向数据才是探讨中介的理想数据形式: In practice, it is strongly recommended to establish

<实训|第九天>掌握linux中普通的权限控制和三种特殊的权限（sst），做合格的运维工程师

linux中,权限的学习是必不可少的,不论是作为一名运维工程师或者是单一的管理者,学习好linux中的权限控制,你就可以保护好自己的隐私同时规划好你所管理的一切. 权限的学习是很多的,不要认为自己已经把自己的隐私保护的很好,漏洞总是有的,侧面的攻击往往是难以防守的.所以大家跟我一起学习一下基础的权限控制,在后面也会有更多关于权限控制的知识点分享出来.谢谢各位的关注和支持! 开班第九天: 今天的课程大纲: linux系统中文件目录的基本权限控制如何来修改默认的生成权限三种特殊的权限(s,s,

VS2015操作Oracle数据需要做那些设置？

1>在oracle网上下载:ODP.NET 2> 要根据自己的oracle 数据32bit/64bit,选择下载. 3> 根据提示配置tnsnames.ora文件. # alias = # (DESCRIPTION = # (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST =localhost)(PORT = 1521)) # (CONNECT_DATA = # (SERVER = DEDICATED) # (SERVICE_NAME = orcl) # ) # ) al

Android初级教程对大量数据的做分页处理理论知识

有时候要加载的数据上千条时,页面加载数据就会很慢(数据加载也属于耗时操作).因此就要考虑分页甚至分批显示.先介绍一些分页的理论知识.对于具体用在哪里,会在后续博客中更新. 分页信息 1,一共多少条数据 select count(*) from blacktb; 性能低下原因: sql解析器先查询数据字典,把*转成所有的列名和列的类型然后把每行数据提取出来最后统计多少行数据 select count(常量) from blacktb; 高性能的查询不需要每行的记录,只需要行数 2,指定每页

pyspark dataframe 格式数据输入做逻辑回归

该方法好处是可以调节阈值,可调参数比其他形式模型多很多. [参照]http://blog.csdn.net/u013719780/article/details/52277616 [3种模型效果比较:逻辑回归,决策树,随机森林]http://blog.csdn.net/chaoran_liu/article/details/52203831 from pyspark import SparkContextfrom pyspark.mllib.classification import Logis

DataFrame数据批量做线性回归

我们通常用pandas读取csv文件为DataFrame数据格式,如下图,是部分县2001年到2009年的某种作物的产量数据.我们希望求得9年的增长趋势,即求一个一元线性回归模型的斜率,这个时候便可以调用python的sklearn包中的线性回归模型计算. 思路: 将2001-2009年作为自变量X,需要注意的是sklearn的模型输入的变量是矩阵,因此要用numpy将list转化为矩阵,然后用ix方法定位每行数据为因变量y.pandas数据索引可参考博文点击打开链接.当然,最后输出的斜率的形式

帝国cms发布文章对哪些数据表做了操作

帝国cms 发布一篇文章会影响哪些数据表 insert into phome_enewsfile_1(pubid,filename,filesize,adduser,path,filetime,classid,no,type,id,cjid,onclick,fpath) VALUES('0','af

这么多房子，哪一间是我的小窝？python采集数据并做数据可视化~

前言嗨喽,大家好呀!这里是小熊猫环境使用: (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=ONMKhFSZ) Python 3.8 Pycharm 模块使用: (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=ONMKhFSZ) requests >>> pip install requests 数据请求模块 parsel >>> pip install parsel 数据解析模块 csv 内置模块如果安装python第

$.ajax从后台取数据然后做字符串拼接的例子

tsne pca 自编码器绘图（CC2）——一定记得做无量纲化处理使用standardscaler，数据聚类更明显

tsne 数据不做预处理: # coding: utf-8 import collections import numpy as np import os import pickle from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE # ....... X = X+black_verify+white_verify+unknown_verify+b

做Data Mining，其实大部分时间都花在清洗数据

做Data Mining,其实大部分时间都花在清洗数据时间 2016-12-12 18:45:50 51CTO 原文 http://bigdata.51cto.com/art/201612/524771.htm 主题数据挖掘前言:很多初学的朋友对大数据挖掘第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理.往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的特征数据清洗.可谓是平平无奇,却又一掌定乾坤,稍有闪失,足以功亏一篑. 大数据圈里的一位扫地僧说明:这篇文章很

Python做数据预处理

在拿到一份数据准备做挖掘建模之前,首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?),对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤.因为拿到的原始数据存在不完整.不一致.有异常的数据,而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差,因此首先要数据清洗.数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成.转换.归一化等一系列处理,该过程就是数据预处理.一方面是提高数据的质量,另一方面可以让数据更好的适应特定的挖掘模型,在实际工作中该部分的内容可

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