先使用pip安装来安装这个库： pip install PyPDF4 我们将创建一个PdfileReader对象来表示PDF文件。...因此，我们可以构造一个列表来存储页码：[1,2,3,4,5,11,12]。 从PDF文件中获取页面 我们可以使用pdf.getPage()从pdf对象获取特定页面。...getPage()方法允许我们将PDF文件拆分为单独的页面，以便我们可以选择，然后使用Python将它们合并到一个文件中。...将上述代码放到一起 下面是允许你使用Python拆分和合并PDF文件的完整代码： from PyPDF4 import PdfFileReader,PdfFileWriter pdf =PdfFileReader...2.通过提取单个页面来拆分PDF文件。 3.将页面合并到新的PDF文件中。 注：本文学习整理自pythoninoffice.com。 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
标签：Python，pandas库，openpyxl库 本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。...将示例文件直接读入pandas数据框架： 图1 该数据集一些家电或电子产品的销售信息：产品名称、产地、销售量。我们的任务是根据“产品名称”列将数据拆分为不同的文件。...3.最后，将数据组保存到不同的Excel文件中。 筛选数据 在pandas数据框架中筛选数据很容易。有几种方法，但我们将使用最简单的一种。 假设我们想通过选择所有空调销售来筛选数据，如下所示。...图3 拆分Excel工作表为多个工作表 如上所示，产品名称列中的唯一值位于一个数组内，这意味着我们可以循环它来检索每个值，例如“空调”、“冰箱”等。然后，可以使用这些值作为筛选条件来拆分数据集。...图4 图5 使用Python拆分Excel工作簿为多个Excel工作簿 如果需要将数据拆分为不同的Excel文件（而不是工作表），可以稍微修改上面的代码，只需将每个类别的数据输出到自己的文件中。
因为其功能强大，NCO每次更新时几乎都会随着更新，其文档也并不完善。在NCO发行文件data/ncap2_tst.nco中可以查到更为详细的描述，data/*.nco文件中包含了更详细的使用方法。...ncks—netCDF Kitchen Sink ncks可以说是NCO中处理netCDF文件的又一神器（毕竟是厨房神器），是最长使用的命令之一。...ncrcat可以从标准输入接受大量文件。 输入文件的大小可以是多变的，但是每个文件必须要有一个记录维度。记录坐标应该是单调的。...这意味着对于所有输入文件的给定变量而言，使用打包规则压缩的数据必须使用相同的打包参数(即scale_factor和add_offset)，否则连接后数据集无法正确解包。...除了NCO之外，还有一个用于处理netCDF文件的命令行工具--CDO，也有对应的Python封装版本，感兴趣的可以查看。 此次仅对上述命令进行简要介绍，下次再详细介绍常用命令的使用方法。
代码首先使用 open（） 函数打开文件，以“r”作为模式，代表读取。这将返回一个文件对象，该对象存储在变量 f 中。...接下来，在文件对象上使用 read（） 方法将文件的全部内容作为单个字符串读入内存。 然后在此字符串上调用 split（） 函数，换行符 \n 作为分隔符传递。...接下来，以与以前相同的方式打开文件，并在文件对象上调用 fileno（） 方法来获取文件的文件描述符。 它作为第一个参数传递给 mmap（） 函数，以及 0 和 mmap。...ACCESS_READ分别作为第二个和第三个参数。此内存映射文件，结果存储在变量mmapped_file中。...这会将字符串拆分为子字符串列表，其中每个子字符串对应于原始文件中的一行。最后，结果存储在变量行中。 结论 总之，使用 Python 拆分文本文件的最快方法取决于文件的大小。
♣ 题目部分 在Oracle中，使用SPLIT来拆分某个分区的时候，其拆分出来的新分区的统计信息行数是多少？ ♣ 答案部分 在分区分裂时，新分区的统计信息会继承原分区的统计信息值。
很多工具都可以处理NetCDF文件，比如MATLAB，Python，NCL，GrADS，CDO，NCO，Panoply等等。...= data.variables["SST"][1, :, :] scipy scipy 库中的io模块同样提供了 netcdf 文件处理方法，其所使用的外部模块和 netCDF4-python 使用的相同...，都不需要使用 Unidata 提供的 netcdf C库。...文件，根据不同的需要使用不同的方法。...此节仅记录了怎么读netcdf文件，关于如何写netcdf文件下次再说。 除了上述三种工具之外，CDO和NCO在处理netcdf文件时有时会非常有用，关于这两部分的介绍有空再说。
在格式转换的过程中，首先要确定NetCDF格式数据中是否全部变量都包含网格信息，或是网格类型为非 generic。因为CDO不支持上述两种情况下的格式转换。...在转换之前应该先看一下NetCDF文件的网格信息： cdo sinfon infile.nc 部分输出信息如下： Grid coordinates : 1 : curvilinear...查看 outfile.grb 文件信息可以发现，infile.nc中的generic网格类型变量都不存在了 ，而且变量名也都发生了变化 ，变量名命名方式为 var + infile.nc文件中变量的顺序...如果输入文件不包含网格信息，可以使用setgrid操作符设置网格描述信息，然后再执行转换操作。当然，NCO中也有命令可以完成网格信息添加。比如： ncatted。...注意： 编译CDO时，要使用--with*选项指定要支持的操作，比如支持NetCDF，GRIB数据格式，需要指定 --with-netcdf, --with-grib_api 选项。
NetCDF 数据的特性包括： 自描述性：即 netCDF 文件包括关于其中所含数据的信息，如捕获数据元素的时间以及使用的测量单位。...NetCDF 文件处理工具 其中列出的ncdump可以查看NetCDF文件中的变量和属性等信息，ncview，panoply可以对NetCDF文件中的变量进行简单的可视化，如果需要对NetCDF文件进行裁剪...，算术运算或者插值等操作，可以使用nco或cdo等工具。...复杂的数据处理工作和二维可视化可以使用matlab，python或NCL，三维可视化可以使用VisAD，Vis5d，IDV等。 处理nc文件的工具很多，此次仅利用python来讲一下如何处理nc文件。...Notebook中也给出了使用 scipy 读取 netcdf 文件的示例。 ? 图1 无数据循环 ?
因为近期涉及到预报系统部署和后处理开发的任务，为了和预报模式更好的兼容，一些数据处理工作就交给Fortran来做了。把Fortran和C的NetCDF库API部分内容做了一个整理。...文件和数据I/O函数 nc文件I/O操作包括文件的读写以及从内存中获取数据的函数，涉及上述操作时，还有一些辅助函数：比如控制打开文件对象定义模式，来操作文件的函数，以及查询函数(查询变量数，变量维度，全剧属性以及记录维度...文件读取 读取已知名称的netCDF数据 使用NetCDF库API从已有文件中去读已知变量名称的数据时，通常按照如下步骤： nc_open / 打开已有文件 / nc_inq_dimid...close netcdf dataset 创建新文件 使用NetCDF库创建新nc文件，通常遵循如下步骤： 创建新的nc文件对象 可以使用如下函数创建新的nc文件： •nc_create：C语言函数接口创建新...，近期在博客更新了一些内容，其中有涉及到NetCDF库的，也有使用其它高级工具处理NetCDF文件的，比如nco等。
可以作为arm入门的基础芯片。 ...stm32f103zet是512flash，64ksram，而且是连续的sram分布，那么程序上使用基本上不用过多考虑；而lpc1768也是有64ksram的，但是是分为3个区域的，32ksram作为普通的...如何使用呢？sct文件的使用参考了硬汉论坛的pdf文档，H7系列的。 ...我这里首先使用stm32来演示下： ; ************************************************************* ; *** Scatter-Loading.../liming0931/article/details/108887551 定义变量，int val_addr @0x2007C000; 编译后map文件如下： val_addr
前面我们在 初试Seurat的V5版本 的推文里面演示了10x单细胞样品的标准3文件的读取，而且在使用Seurat的v5来读取多个10x的单细胞转录组矩阵 的推文里面演示了多个10x单细胞样品的标准3文件的读取...而它每个样品并不是10x单细胞样品的标准3文件，所以没办法使用前面的策略。...因为多个样品合并成为了一个超级大的表达量矩阵，就是 bigct 这个变量，所以后面直接针对它来使用CreateSeuratObject函数去构建Seurat对象，就是完美的下游分析的输入数据啦。...第二种方法是把矩阵还原成为10x的3文件 前面我们指出来了，它每个样品并不是10x单细胞样品的标准3文件，每个样品都是一个独立的txt文本文件蕴藏着其表达量矩阵信息，所以没办法使用前面的策略。...然后把每个样品的文件夹归纳整理到 outputs 文件夹里面，就可以使用如下所示的代码啦。
参考自如下网站 http://www.ceda.ac.uk/static/media/uploads/ncas-reading-2015/cdo.pdf 介绍 一个有几百种操作符的单独命令 CDO受NCO...赋值和连接 合并场和时间 按变量/层次/格点/时间分割场 一些例子 To copy a file and convert the output to NetCDF: $ cdo −f nc copy...CDO有许多通用的命令行开关，可以与（大多数）运算符一起使用。...变量名排序Sort netCDF variable names -r 生成相对时间轴Generate a relative time axis -s 静默模式Silent mode -V Version...可以通过一下，来促进性能： 减少不必要的磁盘I/O 并行执行 例如，我们可以把 $ cdo timavg ifile1 tmp1 $ cdo dayavg ifile2 tmp2 $ cdo sub tmp2
这是一篇告诉你如何更好的使用Python来解决地学领域问题的文章。 数据处理 •NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。...除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。...感兴趣的可以下载使用，并反馈意见，帮助持续完善(打个广告~~)。...当然还有一些库不知道该怎么分类，因为分析画图的时候会用到，就放到这边吧： •geopandas：地理空间数据处理和可视化神器•pyshp，fiona等可处理常规的shapefile文件，常在画图的时候添加海岸线和边界线使用...作为一个伪程序猿，竟然越来越喜欢没有代码的推送了
首先这不是一篇告诉你如何抛弃NCL的推送，而是告诉你如何更好的使用Python！ 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和可视化工具。 NCAR对NCL进行了“封装”，构成了PyNGL和PyNIO，随后可能还会开发一款工具，囊括NCL中大多数函数。...数据处理 •NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。...除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。...当然还有一些库不知道该怎么分类，因为分析画图的时候会用到，就放到这边吧： •geopandas：地理空间数据处理和可视化神器•pyshp，fiona等可处理常规的shapefile文件，常在画图的时候添加海岸线和边界线使用
最近的 netCDF 版本基于更广泛使用的 HDF-5 文件格式。了解更多netCDF文件格式 [注1]。...对于文件太大而无法适应内存的数据集来说，这是非常有效的策略。xarray 整合了 dask.array 来提供完整的流计算。...读取编码数据 NetCDF 文件遵循一些编码 datetime 数组 (作为具有 'units' 属性的数字) 以及打包和解包数据约定。...这些信息会保存为 netCDF 变量的编码信息，从而使得 xarray 能够更准确的读取编码数据。 注意： 是否使用编码选项是可选的。...默认情况下，xarray 使用 'proleptic_gregorian' 作为日历，两个值之间的最小时间差作为单位。第一个时间值作为标准时间。
模块，并使用Dataset()函数读取了示例netCDF4文件。...众所周知netCDF4是一种自我描述的文件格式; 您可以创建和访问存储在变量中的任何用户定义属性，尽管最常见的是standard_name，它告诉我们该变量代表降水通量。...我们检查了另一个常用属性missing_value，该属性表示存储在netCDF4文件中的无数据值。 然后，我们通过ndim来打印降水量的维数，并通过shape属性来打印形状。...接下来，我们将介绍创建netCDF4文件并将三维 NumPy ndarray作为变量存储的基础知识： In [11]: import numpy as np In [12]: time = np.arange...w写入模式来初始化netCDF4文件。
Dask.array将数组拆分成多个小块，并使用延迟计算的方式来执行操作，从而实现并行计算。这使得Dask.array能够处理大型数据，同时充分利用计算资源。...例如，我们可以通过读取大型数据文件来创建Dask.array： import dask.array as da # 从大型数据文件创建Dask数组 arr = da.from_array_file('...Dask.array可以帮助我们高效地处理多维气象数据： import dask.array as da import netCDF4 # 从多个NetCDF文件创建Dask数组 arr = da.stack...从多个NetCDF文件创建了一个三维数组，其中每个二维数组表示一个气象数据。...Dask.array作为Dask的一部分，提供了高效的数组操作和并行计算功能，可以处理比内存更大的数据集，并充分利用计算资源。
netcdf 文件中的 Groups 版本4的 netcdf 支持按层级来划分数据，这类似文件系统中的目录。Groups 可以包含变量，维度和属性，同时也可以包含其他 groups。...如果文件格式是 NETCDF4, 无符号整型和64位整型可以使用。 维度本身也可以被定义为变量，称为 坐标变量。...通过使对维度数组执行逻辑操作来创建切片，可以提取多维 netcdf 变量数据。...处理时间坐标 大部分元数据标准（比如CF）指出：时间的测量应该是使用固定的日历并且相对于一个固定的日期来测量，其单位应该类似于 YY:MM:DD hh-mm-ss。...从多个netcdf数据集中获取数据 如果你想从多个文件中获取一个变量的数据，可以使用 MFDataset 类进行数据获取。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。...TIFF数据处理 标记化图片文件格式（TIFF）是地理空间最常用的栅格格式。TIFF文件可以包含多波段，整型高程数据，基本元数据，内部压缩以及其他常用的存储辅助信息的文件格式。...TIFF文件可以通过添加标记数据进行扩展，GeoTIFF就是扩展定义的地理空间数据的存储，常用的后缀.tif,.tiff和.gtif。 用open_rasterio函数可以读取tif数据。...GRIB数据处理 GRIB格式是一种应用于气象领域的高效存储格式，由世界气象组织进行标准化。当前有3个版本的GRIB格式，目前GRIB1和GRIB2在广泛使用。...筛选的关键词可以根据https://www.nco.ncep.noaa.gov/pmb/products/gfs/gfs.t00z.pgrb2.1p00.anl.shtml来确定。
1.ERA5常规变量属性： 数据大小：16 TB （4块5TB盘拷贝） 数据格式：NetCDF (.nc) 存储方式：不同变量分开存放,每天1个文件(24时次) 时间：1979.1.1-2021.8.31...'700','750','800', '850','900','950', '1000' 不同变量单独文件夹存储...pageId=82870405#ERA5:datadocumentation-Table7 3.ERA5-LAND变量属性： 数据大小：~16TB （4块5TB盘拷贝） 数据格式：NetCDF (.nc...变量需自行拆分！50各变量一起下载的。...，不存在数据使用上的法律纠纷问题。
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