一、地表温度反演原理 简单来说，反演原理就是根据热红外的两个波段，31、32波段根据普朗克公式进行地表亮温的反演，1、2波段进行NDVI—>植被覆盖度—>热辐射相互作用—>地表比辐射率的反演，然后2、19波段进行水汽含量—>大气透过率的反演，根据地表比辐射率和大气透过率对地表亮温进行修正，得
# Hadoop 温度数据分析
在大数据时代，数据量呈指数级增长，而传统的数据处理方式已经无法满足需求，因此更加高效和快速的数据处理框架变得尤为重要。Hadoop作为一种分布式计算框架，具有良好的可扩展性和容错性，逐渐成为大数据处理的首选工具之一。
## Hadoop 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。它包含两个核心模块：HDFS（Hadoop Di
【51CTO.com快译】联机分析处理(OLAP)需要有即时的响应，因此其性能是至关重要的。虽然其结构较为简单，但是在处理各种大的数据立方体(data cubes)时，会涉及到大量的计算。常被称为OLAP(联机分析处理)的多维分析是一种交互式的数据分析过程，它包括：对于数据立方体(data cube)进行旋转(rotation)、切片与切块(slice and dice)、钻取(drill-dow
理论知识：UFLDL数据预处理数据预处理是深度学习中非常重要的一步！如果说原始数据的获得，是深度学习中最重要的一步，那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分。 1.数据预处理的方法：①数据归一化：简单缩放：对数据的每一个维度的值进行重新调节，使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内逐样本均值消减：在每个样本上减去数据的统计平均值，用于平稳的数据，对图像一
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2023-07-31 18:24:11
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1.非均衡数据集的处理方法 i) 推荐看一下Haibo He, Edwardo A. Garcia的Learning from Imbalanced Data(据说这篇论文对非均衡数据很赞)这篇paper，写的很系统也很清晰。主要包括四大类方法，1.Sampling 2.Cost Sensitive Methods 3.Kernal-Based Methods
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2023-08-14 13:31:27
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数据处理1. 去除重复值1.1 drop_dumplicates()1.2 【练习】根据指定属性完成数据去重2. 数据标准化2.1 数据标准化处理的介绍2.2 数据标准化处理的类型2.2.1 指标一致化处理2.2.2 无量纲化处理① min-max 标准化（归一化）【练习】使用 min-max 标准化对数据进行标准化② z-score标准化（规范化）【练习】使用z-score对数据进行标准化3.
简介：Panel数据结构从pandas库中移除，使用MultiIndex实现低维度形式处理高维度数据本质是在索引端增加维度，变身“高维度数据”
data = pd.Series(np.random.randn(5),
index=[['a', 'a', 'a', 'd', 'd'],[1, 2, 3, 1, 2]])
mindex = data.index
属性
mindex.levels # 不
The underlying dataset for this daytime product is MODIS land surface temperature data (MOD11A2), which was gap
原创
2022-05-26 02:44:36
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一、读取数据集import os
import pandas as pd
# 创建一个数据集文件
os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) # 创建一个文件夹data，存储路径“..\data”
data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')
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2023-02-01 21:49:00
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2.2. 数据预处理 到目前为止，我们已经介绍了一些数据操作的技术，它们都被存为张量格式。为了应用深度学习解决现实世界的问题，我们需要处理原始数据，而不是被很好的存于张量之中的数据。在 Python 中流行的数据分析工具中，pandas 包是最常用的。像 Python 庞大的生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas 可以处理张量数据。因此，我们将简要地介绍使用 pandas 预处理原始数据并
1.平滑滤波 五点三次平滑滤波 2.滑动窗口 3. 归一化 ...
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2021-09-28 09:17:00
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掌握数据预处理流程将收集到的原始数据通加os模块中的open函数写入内存中并读取，之后处理缺失的数据，典型的处理方法包括插值法和删除法。接着，将处理过的数据用pandas转换为张量格式。写入原始数据先创建一个文件，并将原始数据写入内存（保存在csv文件中）：import os
os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)
data_
我们知道，我们一般深度学习的过程。可以简单的分为训练过程、验证过程、使用过程。其中训练过程和验证过程需要送入data、label数据。而使用过程则是输入data数据直接得到模型计算出来的label信息。在训练过程中我们将data数据输入模型得到模型计算出来的结果然后和我们输入的label信息进行对比误差，然后根据误差反向传播来更新模型中的可学习参数，最后让模型预测值和给到的label值的误差尽可能
The underlying dataset for this daytime product is MODIS land surface tem
原创
2022-05-26 02:46:12
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温度转换掌握的知识点算法图解过程自然语言描述（IPS）二、处理过程中算法(类氏二元一次方程)： 1、根据F/f符号来区分怎么换算摄氏度； 取字符串中的字母时，如果取的是最后一个，就用反向递减序号（-1），如果取第一个字母，那么就用正向递增序号(0) if tempstr[-1] in ['F','f'] C=（F-32）/1.8 C = tempstr[]2、根据C/c符号来区分怎么换算成华氏度
深度学习用于自然语言处理是将模式识别应用于单词、句子和段落，这与计算机视觉是将模式识别应用于像素大致相同。深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量，因此我们必须将文本向量化（vectorize）。下图是主要流程。one-hot编码是将每个单词与一个唯一的整数索引相关联，然后将这个整数索引 i 转换为长度为N的二进制向量（N是此表大小），这个向量只有第 i 个元素是1，其余都为0。词
数据处理1.读入数据绝对地址、相对地址读取数据数据形状变换数据集和训练集的划分数据归一化封装函数loaddata数据处理数据处理包含五个部分：数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后，才能被模型调用。1.读入数据绝对地址、相对地址如果引用绝对地址需加 r'绝对地址'path.append(r'E:\Downloads\绝对地址\dem
# 如何使用 Python 绘制实时温度数据
作为一名新入门的开发者，看到实时温度数据的可视化可能会让你感到兴奋。但是，你知道从哪里开始吗？在这篇文章中，我将为你分步骤的讲解如何使用 Python 和一些库来绘制实时温度数据。
## 实现流程
首先，我们来整理一下整个实现的步骤。以下是我们需要遵循的步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
Landsat9_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能
前言数据集地址：://kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data这是一份历年来全球温度的数据，里面又细分为全球国家，全球城市，全球主要城市，全球州，具体的介绍可以去下载链接查看。我们使用的是其中的 “GlobalLandTemperaturesByCountry.csv”，它包含了
原创
2021-01-02 13:48:44
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