一、名称空间    又名name space,比如变量x=1,那么名称空间正是存放名字x与1绑定关系的地方名称空间共3种,分别如下:locals: 是函数内的名称空间,包括局部变量形参globals: 全局变量,函数定义所在模块的名字空间builtins: 内置模块的名字空间不同变量的作用域不同是由这个变量所在的命名空间决定的。作用域即范围全局范围:  全局存活,全
  由于做项目需要运用到netCDF格式的气象数据,而ArcGIS中需要用栅格影像进行处理,对于较多的文件,ArcGIS一个个手动转换过于繁琐,因此我们采用Python进行转换,当然也可以采用matlab进行转换。  首先需要安装下面几个库:import os import netCDF4 as nc import numpy as np from osgeo import g
转载 2023-09-26 15:15:56
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基础知识一、python与c语言的区别:C语言是编译型语言,经过编译后,生成机器码,然后再运行,执行速度快;Python是一种脚本语言,Python是直接run,执行速度较慢C语言是面向过程的语言,很多时候都需要自己手动实现函数来完成某一功能;Python中引入了类对象,是面向对象编程的语言C语言中需要事先定义变量类型;Python不需要事先定义变量类型在Python中没有自加自减运算符,在逻
转载 2023-11-07 04:46:09
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# PythonNCL 的结合使用 在数据可视化科学计算的领域,Python NCL(NCAR Command Language,国立大气研究中心命令语言)都是非常强大的工具。Python 以其简单的语法和丰富的库而受到广泛使用,而 NCL 则在气候天气可视化方面有着强大的优势。通过将这两者结合起来,研究人员开发人员可以充分利用 Python 的灵活性 NCL 的专业能力。
原创 2024-11-01 07:12:44
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在这篇博文中,我们将探讨如何处理 Python NCL 之间的集成与迁移问题。这两个技术在数据处理可视化领域都有着各自独特的应用。为了帮助大家更好地理解应对可能遇到的挑战,我们将覆盖版本对比、迁移指南、兼容性处理等多个方面。 ### 版本对比 首先,让我们来看看 Python NCL 的版本演进史特性差异。以下是两者在某些关键版本之间的对比: 时间轴(版本演进史): ```
原创 7月前
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目录1.完整代码(部分代码参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/556150264)2.工作过程2.1输入2.2过程3.实际效果本例使用的相关数据及代码可见链接:https://pan.baidu.com/s/1EYE0U7RrHSGGk3vptZyNVg  提取码:6666 书接上回,在 NCDC气象数据的提取与处理(一)中,我们得到了研究区内,且观测
# Python使用NCL颜色 ## 引言 在数据可视化中,颜色是一种非常重要的元素。通过使用不同的颜色,我们可以在图表中突出显示特定的数据点或者强调关键信息。Python是一种流行的编程语言,提供了丰富的工具库来创建各种数据可视化。其中,NCL(NCAR Command Language)是一种用于科学数据可视化分析的流行语言,它具有强大的颜色映射功能。本文将介绍如何在Python使用
原创 2024-01-23 09:39:09
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背向NCL,面向对象_python数据处理数据插值模式输出处理雷达卫星数据处理Micaps数据处理数据分析数据可视化机器学习 作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式,不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理可视化工具。 NCAR对NCL进行了“封装”,构成了PyNGLPyNIO,随后可能还会开发一款工具,囊括NCL中大多数函数。PyNG
转载 2023-09-21 08:46:00
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前注:ACE在图像处理方面可以有两种表示,一种是本篇要说的:Automatic Color Equalization,即自动彩色均衡;还有一种是:Adaptive Contrast Enhancement,即自适应对比度增强 。不要搞混了~_~高动态范围图像处理:高动态范围图像是指在一幅图像中,既有明亮的区域又有阴影区域,为了使细节清晰,需要满足以下几点:(1)对动态范围具有一定的压缩能力;(2)
卷积神经网络当你听到说深度学习打破了某项新技术障碍,那么十有八九就会涉及到卷积神经网络。它们也被称作CNNs或着ConvNets,是深层神经网络领域的主力。它们已经学会对图像进行分类,在某些情况下甚至超过了人类。如果有一个方法证明了这种假设,那就是CNN。为了帮助指导你理解卷积神经网络,我们讲采用一个非常简化的例子:确定一幅图像是包含有"X"还是"O"? 这个例子足够说明CNN背后的原理
# Python使用NCL函数的项目方案 ## 项目背景 在气象环境科学领域,数据可视化科学计算至关重要。NCL(NCAR Command Language)是一种专为气象大气科学设计的编程语言,广泛用于处理可视化科学数据。虽然NCL功能强大,但其学习曲线相对较陡,尤其对于初学者。因此,我们计划开发一个结合PythonNCL的项目,旨在利用Python的易用性NCL的数据处理能力,
原创 10月前
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# Python使用NCL的Colorbar ## 引言 在数据可视化领域,使用色标(colorbar)是一种常见的方式来展示数据的分布情况。色标通过不同的颜色来表示数据的不同数值,从而使得数据的变化更加直观可见。Python是一种非常流行的编程语言,而NCL(NCAR Command Language)则是一种常用于科学数据可视化的高级编程语言。本文将介绍如何在Python使用NCL的co
原创 2023-09-11 05:09:41
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# Linux or other bash environment echo "alias python=/usr/local/bin/python3" >> ~/.bashrc echo "alias pip=/usr/local/bin/pip3" >> ~/.bashrc # Mac OS or other zsh environment echo "alias p
链表是每个程序员都应该知道的基本数据结构。这篇文章介绍如何用Python以函数式编程的形式实现链表。构建链表我们的链表由两个基础组件构建而成:NilCons。Nil代表空列表,或者其他列表的叶子节点。Cons操作在链表的最前端插入一个新节点。我们构建的链表使用嵌套的二元元组。例如,一个链表[1, 2, 3]由表达式cons(1, cons(2, cons(3, Nil)))表示,这个表示等价于嵌
1.timeit:timeit只输出被测试代码的总运行时间单位为秒,没有详细的统计。2.profileprofile:纯Python实现的性能测试模块,接口cProfile一样。ncall:函数运行次数tottime: 函数的总的运行时间,减去函数中调用子函数的运行时间第一个percall:percall = tottime / nclallcumtime:函数及其所有子函数调整的运行时间,也就
原文: http://sahandsaba.com/understanding-asyncio-node-js-python-3-4.html译者前言如何用yield以及多路复用机制实现一个基于协程的异步事件框架?现有的组件中yield from是如何工作的,值又是如何被传入yield from表达式的?在这个yield from之上,是如何在一个线程内实现一个调度机制去调度协程的?协程
一、print() and exec() 函数python旧版本里,printexec是作为一语句出现,可以用print “Hello,World!”, 来打印一个语句,在新版本里,print()exec()作为一个函数出现,所以上面的写就是错误的,应该写成print (“Hello,World!”)对于Java的程序员来说,这样的改变应该是比较熟悉System.out.print(“Hell
转载 2024-09-24 14:13:19
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## 项目方案:后台开发同时使用JavaPython ### 1. 项目概述 本项目旨在探索使用JavaPython同时进行后台开发的方案。通过结合JavaPython的优势,提高开发效率、降低维护成本,并满足不同场景下的需求。 ### 2. 技术选型 #### 2.1 Java Java是一种广泛应用的编程语言,拥有强大的面向对象特性和丰富的生态系统。在后台开发中,Java具有良
原创 2023-12-27 09:44:18
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plt.imshow()中cmap参数控制颜色展示 以A = [[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]为例进行展示 plt.imshow(A, cmap=“xxx”)其中xxx在每个图片右侧有显示,展示顺序为首字母“z-a”排序: ‘Accent’, ‘Accent_r’, ‘Blues’, ‘Blues_r’, ‘BrBG’, ‘BrBG_r’, ‘BuGn’, ‘BuGn_r’, ‘
# 在Python同时使用`in``or`的技巧 在Python编程中,我们经常需要判断一个元素是否属于多个集合,这时候就可以使用`in``or`结合起来实现。本文将通过简单的流程与代码示例,帮助新入行的小白更好地理解这一点。 ## 处理流程 在我们开始之前,先来看一下实现步骤: | 步骤 | 内容 | |------|--------------
原创 2024-09-29 04:08:15
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