学习目标：装饰器、切面编程，实际使用体会。 纸上学来终觉浅装饰器和切面编程：常见的函数，我们一般的返回值一个常见的数值或者列表，比如：def mysum(a,b):
return a + b
result = mysum(1,2)
print(result)mysum函数返回的是整数1+2的值，为3. 但是python神奇的地方就是，函数的返回值，可以是另一个函数。比如：def mysum
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2024-07-22 19:38:09
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ZDM命令 注释
一 绘制(通用功能类)
ll 画线 jdcz 交点插矩形、插园 tx 画梯形
sx 画扇形 dmx 画图折断线 ydx 画园柱折断线
bzline 标记线 dxl 端点连线 rl 宽线、画槽钢、角钢、工字钢
tyl 画点投影线 jt 制作箭头。 clb 画不等距表格
tab 画等距表格 cjx 画矩形中心线cl 画园、弧中心线
lc 画两线中心线 kd 画园孔洞 zdj 轴倒角
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2024-07-20 16:06:17
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在机械制图中常常假想用剖切面剖开机件，将处在观察者和剖切面之间的部分移去，将其余部分向投影面投影来表示机件的内部结构。剖视图可分为全剖视图、半剖视图和局部剖视图。一、全剖视图 全剖视图——用剖切面完全地剖开机件所得的剖视图。全剖视图一般适用于外形比较简单、内部结构较为复杂的机件。 二、半剖视图 半剖视图——当机件具有对称平面时，以对称平面为界，用剖切面剖开机件的一半所得的剖视图成为半剖
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2024-03-21 10:38:18
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剖面分析是指根据指定的剖面线，输出剖面线与地形数据的表面高程沿某条线（截面）的变化，或剖面线所截的模型建筑物、地下管线等的轮廓线。并支持在剖面线图上进行量算和位置查询功能，同时支持将剖面图输出为图片数据保存。该功能适用于地形数据和模型数据。剖面分析广泛应用于工程选线、设施选址、管线布设、煤矿开采、土地利用规划等方面，例如：通过剖面分析功能输出地下管线剖面图，通过距离量算功能量算管线直径。剖面分析可
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2023-10-19 11:24:34
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Python海洋专题六之Cartopy画地形水深图 海洋与大气科学 上期读取nc水深文件，并出图但是存在一些不完美，本期修饰本期内容1：使用Cartopy画出范围图导入函数包import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as feature import numpy as np i
# 用Python实现剖面分析的完整指南
## 1. 引言
在数据分析和科学计算的领域，剖面分析是一种非常常见的方法，它可以帮助我们理解数据在某一维度上的分布情况。本文将带领你了解如何使用Python进行剖面分析。我们将从整体流程开始，然后逐步深入每一个具体步骤。
## 2. 整体流程
下面是我们进行剖面分析的总体步骤：
| 步骤 | 描述
一、单一目标的雷达气象方程1. 各向同性的天线，假设雷达发射功率为则在距离其为R处的能流密度为：2. 实际的天线具有定向功能,可以将能量汇聚在一个狭窄的波束内定向天线最大发射方向的能流密度与各向均匀辐射天线的能流密度之比，定义为天线增益G3. 已知入射的能流密度基础上,结合我们前期学习的后向散射理论目标散射回天线的后向散射能流密度为:入射的能流密度 * 后向散射的面积 / 球面的面积平方4. 天线
在工程师的日常工作中，使用 Python 绘制剖面图是一项常见的任务。然而，随着数据量的增加，绘制速度往往成为瓶颈，影响了工作效率。为了有效地解决“Python绘制剖面慢”的问题，我整理了以下内容，以阐明我所采用的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法以及迁移方案。
### 备份策略
为了确保数据的安全性和处理效率，我构建了一个高效的备份策略。备份策略图展现了整个数据管理的流程，同时
# Python 地震剖面直方图的实现与应用
地震波是我们探索地下结构的重要工具。通过对地震数据的分析，科学家能够理解地球的构造和动态行为。本文将介绍如何使用 Python 创建地震剖面的直方图，以便视觉化地震波传播特性，并进一步探讨其实际应用场景。
## 什么是地震剖面？
地震剖面是通过地震波传播的时间、幅度等数据绘制的二维图，通常用以表示地下不同层次的物质特性。在这种剖面图中，我们可以观
原创
2024-09-08 06:50:42
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Python 性能剖分工具一、profile、cProfile与hotshotprofile、cProfile与hotshot Python 内置了丰富的性能优化工具来帮助我们定位性能瓶颈，如：profile、cProfile和 hotshot。它们易于使用，而且有完备的支
最近因为项目需要，做风场可视化，也不是什么新鲜的东西了，站在前人的肩膀上鼓捣了两天也算是完成了，特此记录一下。网上关于风场可视化的文章也挺多，可以拜读以下几位博主文章，在此表示感谢。
数据可视化之风向图（强烈安利这篇博文）可视化之Earth NullSchoolcesium实现风场效果......(教程很多不一一列举了)项目中应用案例是在cesium球上进行可视化，效果图如下（部分显示效果还在优化
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2024-09-25 19:19:19
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"""
nlayer 80 Number of layers at the fixed heights of 0.00-0.25 km, 0.25-0.50 km, ..., 19.50-19.75 km, and 19.75-20.00 km.
"""
from pathlib import Path
from collections import namedtuple
import nump
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2023-12-18 11:27:48
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# 使用Python绘制地形剖面图
地形剖面图是地理信息系统（GIS）中常用的一种图形来表达某一地形上的高差变化。通过这样的图形，可以直观地观察到地形的起伏，为进一步的地理分析奠定基础。本文将介绍如何使用Python来绘制地形剖面图，并以代码示例的形式演示具体操作。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保你的计算机上已经安装了Python，以及必要的库，如`numpy`和`matplotli
第5课 等高线地形剖面图 为了更直观地表示地面上沿某一方向地势的起伏和坡度的陡缓，通常在这一方向上沿等高线地形图的某条线下切，显露出来的地形垂直断面，就是地形剖面图。0 11.沿水平剖面线绘制地形剖面图方法和步骤 ①确定比例尺。水平比例尺一般采用原图比例尺(除非特别要求放大或缩小)；垂直比例尺要视等高线图中的高度大小来确定。(一般垂直比例尺要大于水平比例尺)②确定水平基线。(一般
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2024-05-09 19:43:41
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# Python降水剖面图实现教程
## 1. 整体流程
为了实现Python降水剖面图，我们需要按以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备 |
| 步骤二 | 数据处理和绘制 |
| 步骤三 | 图形展示 |
下面我们将详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
## 2. 步骤一：数据准备
在实现Python降水剖面图之
原创
2023-10-19 03:52:09
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在处理“Python WRF 剖面风场”时，我们需要关注几个关键方面来确保最终能提取出所需的信息。本文将详细介绍协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成和多协议对比，帮助你全面理解整个过程。
关于“Python WRF 剖面风场”，它主要应用于气象数据的提取和分析，尤其是在风场的分布与移动方向上的分析。通过这个过程，我们可以绘制出特定区域的风速和风向数据图，帮助对气候变化与天气预报的建
1. 条形图 barplot()
#载入vcd包
library(vcd)
#table函数提取各个维度计数
counts <- table(Arthritis$Improved)
counts
#绘制简单Improved条形图
#1行2列
par(mfrow=c(1,2))
barplot(counts, main = "simple Bar plot", xlab = "Imp
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2024-09-05 09:23:04
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Python 性能剖分工具眼看着项目即将完成，却被测试人员告知没有通过性能测试，这种情况在开发中屡见不鲜。接下来的工作就是加班加点地找出性能瓶颈，然后进行优化，再进行性能测试，如此这般周而复始直到通过性能测试。尽管丰富的工作经验有助于性能优化，但只有科学地应用工具才能在最短的时间内找出最佳优化粒度的瓶颈代码段，达到事半功倍的效果。
profile、cProfile与hotshot
## Python DEM实现流程
### 准备工作
在实现Python DEM之前，需要确保已经具备以下几个条件：
1. 安装Python的开发环境，如Anaconda等。
2. 熟悉Python的基本语法和常用的库，如NumPy、Pandas等。
### DEM实现步骤
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| ------ | ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库
原创
2023-10-24 19:22:09
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# 实现Python水汽通量散度剖面
水汽通量散度（Moisture Flux Divergence）是气象学中一个重要的概念，能帮助我们理解水分在空间中的分布。本文将带你通过一系列步骤，使用Python实现水汽通量散度的剖面。
## 整体流程
以下是实现水汽通量散度剖面的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-10-22 03:40:15
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