文档内容：1：下载《hadoop权威指南》中的气象数据2：对下载的气象数据归档整理并读取数据3：对气象数据进行map reduce进行处理关键词：《Hadoop权威指南》气象数据 map reduce python matplotlib可视化一：下载《hadoop权威指南》一书中的气象数据新建 getdata.py文件， 并加入如下代码：1 #
2 importurllib3 im
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2024-08-02 11:18:36
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文章目录2 误差 in 数值分析2.1 误差的来源和分类2.2 绝对误差、相对误差和有效数字2.3 数值计算中的几个原则 2 误差 in 数值分析在计算中，计算结果的精确度十分重要，误差就是影响精度的东西2.1 误差的来源和分类误差来源主要有四种：模型误差数学模型，即表示计算的公式或方程，本身就是近似的，就不就不精确，这种情况导致的误差，就叫模型误差。观测误差对物理世界中的参数进行观测时产生的误
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2024-09-24 23:50:14
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1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate)，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”(accuracy)，即“精度=1一错误率”。更一般地，我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error)，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经
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2023-11-02 00:53:58
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阵列校正方法及其含义参数类的阵列校正方法通常可以分为有源校正类和自校正类。有源校正通过在控件设置方位精确已知的辅助信源对阵列扰动参数进行离线估计自校正类方通常根据某种优化函数对空间信源的方位与阵列的扰动参数进行联合估计。有源校正与自校正的优缺点有源校正：无需对信号源方位进行估计，所以其运算量较小，因此实际中呗采纳的比较多。但这类校正算法对辅助信号源有较高的精确方位信息的要求，所以当辅助信号的方位信
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2024-08-16 18:54:54
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Python 利用GDAL对遥感图像进行几何校正If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. ——The Zen of
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2023-09-11 22:42:27
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#地区改为自己所在地区#导入数据库 import pandas as pd import numpy as np#设置表头 header=['日期','时间','市县（区）','省份','温度','湿度','气候','气候（英）','气候代码','空气质量（AQI）','PM2.5计算的空气质量','气压','能见度','风力','风力等级','风速','实时降水量','24小时降水量'] #将每
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2023-07-29 21:05:13
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Python 在气象上的应用0.7892019.03.15 23:19:31字数 913阅读 1,024为什么选择python功能齐全的编程语言，真正面向对象喜欢可读的代码出版质量图绘制轻松读/写netcdf和grib数据轻松使用Fortran / C / C ++广泛的库支持数字和非数字工作科学计算1.Numpy Numpy是python科学计算的基础包，它提供以下功能(不限于此)： (
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2023-08-08 14:58:26
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由于工作需要，将对我常用的python绘图脚本进行封装，为了防止代码丢失、忘记使用流程等，写个博客记录下。 要加载的包import os
import matplotlib.ticker as mticker
import netCDF4 as nc
import matplotlib.path as mpath
import cmaps
import matplotlib.pyplot as p
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2023-12-19 20:57:58
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单一误差分析假设我们面对一个猫分类器的准确率不够的原因。队友看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一些够狗分类为猫。 在这种条件下，我们应不应该做一个项目专门处理狗？比如搜集更多的狗的图片，或者设计一些只处理狗的算法功能之类的，从而使得猫分类器在狗图上做得更好（狗不再被分类成猫）。有一个误差分析流程，可以让我们很快知道这个方向是否值得努力。 首先收集比如100个标记错误的开发集（dev set）
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2023-10-20 12:54:00
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线性回归1.线性回归2.回归模型3.最小二乘法4.显著性检验$\epsilon$（误差项）的方差$\sigma^2$的估计t检验python解析5.区间估计置信区间y的一个个别值的预测区间y个别值的预测区间比平均值的置信区间大 一切为了数据挖掘的准备 1.线性回归用一个模型概括x,y的关系因变量：预测的变量自变量：用来预测因变量的一个或多个变量简单线性回归：只包括一个自变量和一个因变量，两者之
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2024-03-17 00:29:24
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最小平方误差准则函数最小平方误差准则函数(MSE, Minimum Squared-Error) 准备知识 模式识别：是指利用计算机自动地或有少量人为干预的方法把待识别模式加以分类，即划分到模式类中去。 统计模式识别方法：又称决策论方法，采用特征向量表示模式。以样本在特征空间中的具体数值为基础。 线性判别函数是在特征提取完成之后，在特征空间对模式进行分类的方法之一。它既是统计模式识别中的一个重要的
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2024-06-05 06:06:28
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一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
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2023-12-20 06:07:53
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# 利用Python进行气象数据分析的科普文章
随着气候变化和极端天气事件的愈发频繁，气象数据的分析与预测显得尤为重要。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助我们有效地处理气象数据。本文将介绍使用Python分析气象数据的基本流程，以及一些简单的代码示例。
## 一、气象数据采集
气象数据通常来源于气象站、卫星观测或在线API接口。其中，使用API获取数据是一种非
Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，并且能够把用其他语言（C/C++、Fortran）编写的代码联结在一起。Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研
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2023-09-07 23:16:58
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数据分析实例 -- 气象数据一、实验介绍本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。我们在实验过程中先会运用 Python 中matplotlib库的对数据进行图表化处理，然后调用scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析，最终在图表分析的支持下得出我们的结论。1.1 课程来源本课程基于 图灵教育 《Python数据分析实战》 图灵教育 《Python数
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2024-08-02 16:14:11
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天气预报爬虫摘要：对于我目前工作室考核二的内容，选择了爬取天气情况，主要有气温、降水量、相对湿度、空气质量AQI四类数据，并对其进行图像还原。遇到的问题：首先，直接用PyQuery来直接获取html源代码会出现大量乱码问题，无法得到我们想要的数据其次，在获取具体城市天气预报网页的超链接时，我们可以采用正则表达式或其他解析库进行解析来获取网址。 接着，在具体城市的天气预报网页中，如果使用P
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2023-10-14 16:33:32
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快速灵活的可视化工具在这里，我们介绍一个开源的Python项目，它主要结合matplotlib的绘图实用程序和xarray包的数据管理，并将它们集成到一个可以通过命令行和GUI使用的软件中。主要目的是要有一个框架，能够快速、吸引人、灵活、易于应用、易于重现，尤其是能够以交互的方式可视化您的数据。最终目标是通过提供一种灵活的可视化工具来帮助科学家进行日常工作，该工具可以通过他们自己的可视化脚本进行增
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2023-09-13 20:25:59
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神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（loss function），一般使用均方误差和交叉熵误差等。均方误差-神经网络的输出，-正确解标签，k-数据的维数。Python代码：def mean_squared_error(y,t):
return 0.5*np.sum((y-t)**2)交叉熵误差 这里，表示，该式只计算对应正确标签的输出y的自然对数。Python代码：def cross_ent
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2024-03-06 12:37:26
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这是书中第五章的内容，使用计算图来解决简单的问题。（1）计算图的反向传播：沿着与正方向相反的方向，乘上局部导数书中的举例：链式法则是关于复合函数的导数的性质，定义如下。 如果某个函数由复合函数表示，则该复合函数的导数可以用构成复 合函数的各个函数的导数的乘积表示。使用计算图表达这个过程：（2）计算时，通常会出现加减乘除的节点，其中加法节点的反向传播如下：可以看出反向传播时加法节点的导数为1，也就是
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2024-06-10 11:00:20
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