wrf模拟的区域绘制,domain图,利用python的cartopy库绘制模拟区域 参考Liang Chen的draw_wrf_domian.py这个代码, 出处python画wrf模式的模拟区域 创新点 区别于Liange代码的地方在于使用cartopy库,替换了basemap库, 方便在最新的python版本下使用. 初学cartopy,使用cartopy根据距离绘制图像是比较难想到的一点, 是在创建投影对象的那里设置的你敢信? 具体代码(使用cartopy) """

Dynamics 365 for CRM 提供了Sitemap站点图的可视化编辑功能 在之前的所有版本中,我们只能通过从系统中导出站点图的XML进行编辑后再导入(容易出错),或使用第三方的Sitemap编辑工具进行编辑(非常方便). 在Dynamics 365 for CRM 中原生地提供了站点图的可视化编辑功能,非常强大方便: 1.在默认解决方案或自定义解决方案的"客户端扩展"中,找到"站点地图"记录:如果没有则需要点击"添加现成",添加&qu

原文:[高德地图API]从零开始学高德JS API(一)地图展现——仙剑地图,麻点图,街景,室内图 摘要:关于地图的显示,我想大家最关心的就是麻点图,自定义底图的解决方案了吧.在过去,marker大于500之后,浏览器开始逐渐卡死,大家都开始寻找解决方案,比如聚合marker啊,比如麻点图啊.聚合marker里面还有一些复杂的算法,而麻点图,最让大家头疼的,就是如何生成麻点图,如何切图,如何把图片贴到地图上,还有如何定位图片的位置吧.以前那么复杂的一系列操作,居然让云图的可视化操作一下子解决了.

Echart是百度开发的一个javascript图表库,可以流程运行于pc和移动端,底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender. ECharts 提供了常规的折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图,热力图,线图,用于关系数据可视化的关系图,treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭. 支持: 多个坐标系:直角坐标系,极坐标系,地理坐标系: 移动端的优化:可以按需打包,支持移动端手指缩放:

开始之前需要准备好malab,中国地图shp文件,m_map工具包. 中国地图shp文件可以在下面的链接中下载: https://gadm.org/download_country_v3.html 本文借鉴了下面链接中教程,该方法为matlab自带的画图工具包绘制方法,在我电脑上geoshow命令运行时间特别长,不知道为什么,感兴趣的同学可以试试: https://my.oschina.net/chengwei426/blog/674280 利用m_map绘制中国地图,代码如下: close a

这两天本来只想实现地图的随机装饰,然后发现以前的bin格式设计存在不足,所以最后不得不去改地图,并去重制整个地图的阶段,此篇总结这个过程 先描述下bin结构 首先地图由无数六边形组合,一个六边形由两层组成,分为上层装饰(backTile)与下层装饰(foreTile),决定一个地块是什么类型的是由下层决定的,同时还有一层(blockType)决定这个地块属于什么地块 以下为MapBinDao,即游戏数据结构 以下为MapBin结构 这里添加了buildId,buildLv,facility,ar

在机器学习中,经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合,进而找到数据的规律,从而达到预测的目的.用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度,同时也可用于后续的解释和阐述工作. 这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/unemployment-rate-1948-2010.csv 准备工作:先导入matplotlib和pand

现在项目需要R语言做几个线性拟合,画一些点图,突然需要画误差线,网上找了下,可以用代码实现..效果如下 xx1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) yy1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std2<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) plot_stdy <- function(x, y, sd, len = 1, col = "black") { len <- len

R语言分高水平作图函数和低水平作图函数 高水平作图函数:可以独立绘图,例如plot() 低水平作图函数:必须先运行高水平作图函数绘图,然后再加画在已有的图上面 第一种方法:plot()函数 > sales<-read.csv("dailysales.csv", header=TRUE) #读取文件和列名 > plot(sales$units~as.Date(sales$date,"%d/%m/%y"), #修改日期格式 + type="l

[高德地图API]从零开始学高德JS API(五)路线规划——驾车|公交|步行   [高德地图API]从零开始学高德JS API(四)搜索服务——POI搜索|自动完成|输入提示|行政区域|交叉路口|自有数据检索   [高德地图API]从零开始学高德JS API(三)覆盖物——标注|折线|多边形|信息窗口|聚合marker|麻点图|图片覆盖物   [高德地图API]从零开始学高德JS API(二)地图控件与插件——测距.圆形编辑器.鼠标工具.地图类型切换.鹰眼鱼骨   [高德地图API]从零开始学

画一个量随着时间变化的曲线是经常会遇到的需求,比如画软件用户数的变化曲线.画随时间变化的曲线主要用到的函数是matplotlib.pyplot.plot_date(date,num).由于其第一个变量是datetime类型的,所以对于string类型的数据输入,首先需要进行格式化操作. 一.使用strptime进行string的格式化 1.1一个基本例子 time=datetime.datetime.strptime('2014-12-28 13:49:30','%Y-%m-%d %H:%M:%

前言 最近特别忙,承蒙大伙关照,3D机房的项目一个接着一个,领了一帮小弟,搞搞传帮带,乌飞兔走,转眼已经菊黄蟹肥……有个小弟很不错,勤奋好学,很快就把API都摸透了,自己折腾着做了个HTML5的魔都的地铁线路图,能拖能拽的,还和电子地图做了交互.哥决定把小弟的成果纳入“HTML5大数据可视化效果”系列,以示鼓励(P.S. 其实还挺有压力的,后浪推前浪,新人赶旧人.我们这些老鸟也得注意,免得让00后给抢了饭碗) 效果图对比 网上的地铁图还是很多的,小弟选了这张比较新的做参考.想当年哥来魔都打拼时,

一.线性最小二乘法 1.基本思路 令,其r(x)是事先选定的一组线性无关的函数.ak是待定系数.然后拟合的准则就是使得yi与f(xi)的距离的平方和最小,称之为最小二乘准则 2.系数的确定 ,要使距离的平方和最小,那只要取得,使得取到极值,就可以解除待定系数ak,记 然后线性方程组为,所以当R列满秩,R'R是可逆的,所以方程组有唯一解 3.函数r(x)的选取 一般是直观的去判断用什么样的曲线.然后下面有一般常用的曲线 一般需要做变量代换,化为对a1和a2的线性函数. 然后可以多选几个r(x),然

酷壳(CoolShell.cn)WordPress的插件 注意: 下面的这些插件的链接是其插件主页的链接,你可以在WordPress后台管理中添加插件时直接搜索安装就可以了. 插件不是越多越好.WP的某些插件的性能不是一般的慢,小心慎用. 建议安装的插件 Akismet- 有了他你就可以防止垃圾评论了.(本站的垃圾评论每天400条左右,这个插件的在我这里准确率是99.56%) All in One SEO Pack- 搜索引擎优化的插件,帮你自动优化搜索引擎. Google XML Sitema

那么由 = 连接起来的这个式子 就叫赋值表达式 解决异常的 办法 for循环 常量 常量在程序中  怎么定义: const 类型   常量名= 值; 在程序中可以改变常量的值吗  不可以  一旦改变  出错了 变量 在程序中 是不是可以改变的? 答案是肯定的 三元表达式 表达式1?表达式2:表达式3; 如果表达式1 的结果为true 时候 执行表达式2  如果为 false 执行 表达式3 比如说这个string str = 3 < 4 ? "哈哈" : "呵呵&quo

关于ggplot2包(一) 关于ggplot2包(一) ggplot2基本要素 数据(Data)和映射(Mapping) 几何对象(Geometric) 标尺(Scale) 统计变换(Statistics) 坐标系统(Coordinate) 图层(Layer) 分面(Facet) 主题(Theme) 数据(Data)和映射(Mapping) 下面用diamonds的数据为例,由于数据很大,随机选取一个子集进行画图 > library(ggplot2)> data(diamonds)> s

主成分分析 主成分分析 Pearson于1901年提出的,再由Hotelling(1933)加以发展的一种多变量统计方法 通过析取主成分显出最大的个别差异,也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目 可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析 成分的保留:Kaiser主张(1960)将特征值小于1的成分放弃,只保留特征值大于1的成分 如果能用不超过3-5个成分就能解释变异的80%,就算是成功 通过对原是变量进行线性组合,得到优化的指标 把原先多个指标的计算降维为少量几个经过优化指标的计

回归诊断 回归诊断 1.样本是否符合正态分布假设? 2.是否存在离群值导致模型发生较大误差? 3.线性模型是否合理? 4.误差是否满足独立性.等方差.正态分布等假设条件? 5.是否存在多重共线性 正态分布检验:函数shapiro.test() P>0.05,正态分布 例题1 Anscomber数据 数据 1-3 1 2 3 4 4 号 X Y Y Y X Y 1 10.0 8.04 9.14 7.46 8.0 6.58 2 8.0 6.95 8.14 6.77 8.0 5.76 3 13.0 7

普遍预测CTR不准,需要校准.例如.boosted trees and SVM预測结果趋于保守.即预測的概率偏向于中值:而对于NaiveBayes预測的概率,小概率趋于更小.大概率趋于更大.经常使用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent Violators (PAV):以下分别说说这两种方法. Binning思想比較简单,也easy实现. 须要说明的是,通常校准算法不不过将概率校准为还有一概率.而是广义地将一分类器的输出score(比如SVM的输出)校准为一概率:这里的score

最小二乘法也称为最小平方法,是一种数据优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 最小二乘法最初由高尔顿在创立回归分析的时候提出,现在已经成为探索变量间关系最重要的方法,最小二乘法根据其数学原理命名,即误差平方和最小,在误差平方和最小状态下进行函数参数估计,可认为是参数的最佳估计. 一.问题的提出我们在研究变量间的关系时,会收集一定量的数据样本,这些数据在二维坐标图上呈现为一个个的数据点,理论上来讲,如果变量间存在确定的已知函数关系,则函数图像(曲线或直线)会经过所有的数据点,而

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有