类似pandas对象，xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。...] 2000-01-01 space <U2 'IA' # 按列表中的顺序选择行列 >> arr[[0, 3, 1, 2], [2, 0, 1]] <xarray.DataArray (...也可以使用多索引器（比如：元组切片，标签，标签列表，其它pandas允许的选择器）进行多索引切片： >> midx = pd.MultiIndex.from_product([list('abc'),...比如：mda.sel(x={'one': 'a'}, two=0) 类似 pandas，xarray 可以从多索引中选择部分索引。当多索引将为单索引时，返回的对象会重命名维度和坐标。...原始数据是新对象的子集，而原数据中没有的数据用 Nan填充。 xarray 在执行合并多对象操作时会自动对齐。手动对齐能够提高效率。
xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。...今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。 索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 ?...索引演示 对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。...2018-12-01 Attributes: units: K long_name: 2 metre temperature 根据维度名字索引 通过维度的名字就可以不必按照指定的维度顺序对数据进行切片了...lon = ds.longitude time = ds.time temp = (ds['t2m'] - 273.15) # 把温度转换为℃ # 区域选择 lon_range = lon[(lon>
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。...今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。...索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 索引演示 对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。...2018-12-01 Attributes: units: K long_name: 2 metre temperature 根据维度名字索引 通过维度的名字就可以不必按照指定的维度顺序对数据进行切片了...lon = ds.longitude time = ds.time temp = (ds['t2m'] - 273.15) # 把温度转换为℃ # 区域选择 lon_range = lon[(lon>
，UV-CDAT选择众多，劳心伤神事小，逼出选择困难症事大。...多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...数据结构 xarray有两大数据类型：DataArray、Dataset。...，比如变量的名字、单位等 数据结构图示 数据类型的使用 读取数据: xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据，即能读取多个物理量。...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim
想如今气象数据netCDF(.nc)为盛，用者甚多，初学者见之仰天长啸，倘若再由Python经手，netCDF4-python，Iris，xarray，UV-CDAT选择众多，劳心伤神事小，逼出选择困难症事大...多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...数据结构 xarray有两大数据类型：DataArray、Dataset。...数据结构图示 数据类型的使用 读取数据: xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据，即能读取多个物理量。...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim
之前说了如何利用CDO查看数据集信息 使用CDO查看气象数据信息。这一次说一下利用CDO从数据集中提取数据。这部分是非常使用的，尤其是当涉及到大数据集的时候，其优势就变得非常明显了。...当然了，除了选择部分数据之外，也可以从数据集中删除数据。 选择字段 select 操作符可以从任意数量的输入文件中提取指定的信息，并输出到指定文件中。...其对应delete操作符，可以从输入文件删除数据。...操作符可以从输入文件中选择多个字段然后输出到文件中。...选择月 selyear 选择年 selseason 选择季 seldate 选择日期 selmon 选择单个月 sellonlatbox
在一些操作过程中，经常要获取词向量，BERT做为一个在各项评测指标中都比较出色的，且提供了许多预训练模型的，从其中获取词向量是一些任务中必备的操作。
如下展示了从XLNET预训练数据集中提取词向量的方法。 利用pytorch-transformers中的方法进行预训练模型加载，然后进行词向量的获取和提取。 ?
问题背景：需要统计雁门关10年的客流量数据，每次需要选择时间，然后提交，网页上回返回客流量数据， 网址链接：http://www.yanmenguan.cn/yuce/index/cid/166.shtml...思路：网页选择时间，然后提交时间，页面返回一个数据，和工作上遇到的POST类似，考虑通过python编写一个post循环得到相应的数据并保存到excel。...步骤： 1、在chrome打开网页，F12进入调试状态 选择network找到Form Data就是每次post给后台服务器的数据，可以发现post的data有时间date和dosubmit信息。...csvfile = open('output.csv', 'w') # 创建记录信息 csvfile.write('时间' + ",") csvfile.write('人数' + "\n") # 当日期减少到...10年后的日期，循环结束 while str(offset.strftime('%Y-%m-%d')) !
TOP红人) 阿里云专家博主 文章目录 cyg.php check.php 效果： ---- cyg.php body{ background:#ccc; } 数据库选择列表...第一个root是数据库软件的账号，第二个是密码 //然后是指定php链接数据库的字符集 mysqli_set_charset($link,'utf8');//数据库的字符集是utf-8 $query...> //提交,Post方式 check.php <?...);//链接数据库看看这个数据库有没有 mysqli_set_charset($link,'utf8');//设置这个数据库的字符集书utf-8 echo $link?"...链接数据库".$database."成功":'连接数据库失败';//三元运算符。4link为true而:的左边。反之右边. 效果：
import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
下拉列表 在布局文件中使用Spinner控件 <Spinner android:layout_width="match_parent" android:layout_height.../*添加列表选择监听器*/ s.setOnItemSelectedListener(new AdapterView.OnItemSelectedListener()...> parent) { } }); } } 展示如下图: image.png 日期选择器 new DatePickerDialog(ChooseADate.this, new DatePickerDialog.OnDateSetListener...Override public void onDateSet(DatePicker view, int year, int monthOfYear, int dayOfMonth) { /*月份从0...和日期选择器类似 new TimePickerDialog(ChooseTime.this, new TimePickerDialog.OnTimeSetListener() { @Override
当设计一个产品，其中很多地方要把日期类型保存到数据库中，如果产品有兼容不同数据库产品的需求，那么，应当怎样设计呢？...smalldatetime数据类型使用4个字节存储数据。其中前2个字节存储从基础日期1900年1月1日以来的天数，后两个字节存储此日零时起所指定的时间经过的分钟数。...smalldatetime数据类型与datetime数据类型相似，但其日期时间范围较小，从1900年1月1日到2079年6月6日。...因为如果使用 Java 框架产生代码，对数据库中定义为 Date 类型的字段，甚至能在页面上产生出JS的时间选择框，的确能节省很多开发时间。...总结一下，字段类型的选择，还是根据场景的需要来选择，从功能、效率要求、持续开发的要求、维护的要求几个方面综合考虑。
到今年年底，呈贡机房服务器规模将超过四千台，形成以呈贡数据中心为主数据中心，连接五个次规模数据中心的超大资源池格局。多数据中心之间形成主备出口，保证所有业务运行顺利，稳定性有极高保障。...“网络是数据中心的神经系统和大脑”，华为数据中心网络领域总裁王雷如此阐述网络系统对于数据中心的重要性。...从CT到ICT，再到DICT，随着云、大数据、5G、政企业务的加入，运营商的业务转型步伐正在加速。通过一个高效可靠的数据中心网络，来联接计算与存储资源，则是运营商加速DICT转型的关键。...在业务转型进程中，运营商的数据中心网络也在加速全以太化演进，从而为业务提供更好的基础支撑。 像云南移动一样，很多运营商的数据中心都在从分散式部署转向集中式部署，但这并不意味着IT架构也在回归集中式。...通过构建知识图谱，华为实现了故障预测从0到90%的突破，进而实现故障自愈，保障业务7×24小时在线；全生命周期自动化能力，则实现网络即服务，业务秒级发放；0.1%的丢包会造成算力下降50%，通过本地传输
DatePicker –日期选择控件 3.TimePicker –时间选择控件 4.Chronometer—计时器控件 三.DEMO 前言 小伙伴们，在上文中我们介绍了Android视图控件ImageView...DatePicker –日期选择控件 android:calendarTextColor ： 日历列表的文本的颜色 android:calendarViewShown：是否显示日历视图 android:...比如19940年 android:yearListItemTextAppearance：列表的文本出现在列表中。...android:yearListSelectorColor：年列表选择的颜色 3.TimePicker –时间选择控件 calendarViewShown 设置其是否显示CalenderView组件...endYear 允许选择的最后一年 maxDate 支持的最大日期 minDate 允许选择的最小日期 spinnerShown 是否显示Spinner 日期选择组件 startYear 设置日期选择器
企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。...比如使用地理数据、净收入、夏日平均温度和占地面积预测财产的未来走向。 联合和项目集挖掘：在大数据集中寻找变量之间的相关关系。...高级分析市场 高级分析工具市场随着时间发展不断进步，不同成熟度的工具类型都可选择。有些来自历史悠久的传统厂商，比如IBM、Oracle和SAS。...但是从市场角度来说，考虑环绕大数据分析的业务种类是很有趣的。...大型企业可能还是会选择高端大数据分析工具，但是低成本替代品在更加符合成本效益的平台上运作，使得中小企业得以评估和启动大数据分析恒旭，并取得预期的商业发展成果。
提取文本数据中的子列表可以通过各种方式实现，具体取决于文本数据的结构和提取子列表的条件。...我们需要将这些信息提取出来，并将其分为三个子列表：名言列表、事实列表和宠物列表。我们使用了一个简单的Python脚本来读取文本文件并将其分割成多个子列表。...the data at the '*'newlist = [item.split("-") for item in data if item]但是，当我们运行这段代码时，发现它不仅分割了文本文件中的数据...，并将其分为三个子列表：名言列表、事实列表和宠物列表。...narrowed down by gender.Pet of the DayScottish TerrierLand SharkHamsterTse Tse FlyEND在上述得方法中的选择取决于你的数据结构和提取需求
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 引入相关包和导入数据： import numpy as np import xarray as xr from matplotlib import pyplot as...：https://www.ncdc.noaa.gov/monitoring-references/faq/anomalies.php Groupby（Ⅲ） Transformations 转换 下面需从数据集中删除气候平均...xarray 通过使用Groupby 算法使这些类型的转换变得容易。下面给出了计算去除月份温度差异的海温月数据。...matplotlib.markers 注意：resample 仅能用于正确的日期、时间索引。 Rolling（时间窗移动） ?...若不指定参数center=True，则采用从当前元素往上筛选的方法，否则采用以当前元素为中心，从两个方向上进行筛选。 da.rolling(time=5).mean() ?
利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式...，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日 ?...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...转换为 nc 文件 到此为止，上面得到的文件已经可以用于基本的分析了，直接筛选站点、指定日期即可。 但是我自己还是习惯了直接用 xarray 处理文件，因此还是做了进一步处理。...三、 数据处理实例 1. 2012年夏季平均气温的空间分布 此例所用数据即上面生成的数据 ds = xr.open_dataset('Station_test.nc') temp = ds['temp'
但在做数据分析时，需要进行临床场景重现。...需求描述 有如下数据，columns = ['医嘱日期', '医嘱时间', '医嘱开始日期', '医嘱开始时间','医嘱优先级', '停止日期', '停止时间', '项目名称'] ?...现要求从医嘱开始日期到停止日期，按照日期自增逻辑扩充数据，其中自增的日期的医嘱开始时间为当日的01:00:00。结果如下图： ?...# 前面步骤略，直接从主题开始 >>> item 医嘱日期 2019-08-05 00:00:00 医嘱时间 16:34:25 医嘱开始日期 2019-...至此医嘱单内容已创建完毕，接下来需要创建自增的时间序列，并以时间序列做主表，以医嘱单内容表做从表，进行表与表之间的连接。
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