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
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
# 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
# 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：
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| 步骤 | 描述
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.
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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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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【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
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
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
from keras import models, layers, optimizers, losses, metrics
from keras.utils.
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2023-09-04 17:23:38
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# Python根据测试的温度数据绘制温度云图
## 引言
温度是我们日常生活中经常关注的一个指标，也是气象学中的重要参数之一。通过对温度的监测和分析，可以帮助我们更好地了解和预测天气变化。本文将介绍如何使用Python根据测试的温度数据绘制温度云图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些数据。假设我们有一组温度数据，记录了一天中不同时间点的温度变化。数据的格式可以是CSV、Exc
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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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
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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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
概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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## 使用 Python 绘制时间与温度数据的图表
在数据分析中，温度变化趋势的可视化对我们理解气候和环境变化非常重要。本文将介绍如何使用 Python 绘图，重点关注时间与温度数据的可视化，具体步骤包括数据准备、绘制折线图和饼状图。
### 步骤1：数据准备
首先，我们需要构造一个包含日期和对应温度的数据集。这里我们将使用 pandas 库来处理数据，并使用 matplotlib 库绘制图
第9章--随机森林项目实战——气温预测（1/2）第8章已经讲解过随机森林的基本原理，本章将从实战的角度出发，借助Python工具包完成气温预测任务，其中涉及多个模块，主要包含随机森林建模、特征选择、效率对比、参数调优等。这个例子实在太长了，分为三篇介绍。这是第一篇。随机森林建模：气温预测的任务目标就是使用一份天气相关数据来预测某一天的最高温度，属于回归任务，首先观察一下数据集：输出结果中表头的含义
题目描述：气象局使用元组tuple记录了本市过去七天的最高温度与最低温度。最高温度分别为30,28,29,31,33,35,32，最低温度分别为23,19,19,22,18,24,22。请分别计算出：1.过去七天每天的平均温度2.本周的最高与最低温度3.本周的平均温度题解：（仅供参考）tupmax = (30, 28, 29, 31, 33, 35, 32)
tupmin = (23, 19, 1
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2023-06-20 22:10:02
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