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Python绘制地理

当您的数据包含地理信息时,丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。 ? Plotly Plotly是一个著名的库,用于Python中创建交互式绘图和仪表板。...命令提示符中运行这两个命令,以我们的本地计算机上安装 plotly 和 cufflinks 及其所有软件包。...Choropleth Maps显示与数据变量相关的彩色,阴影或图案化的划分的地理区域或区域。这提供了一种可视化地理区域内值的方法,该值可以显示所显示位置的变化或模式。...Python中使用Choropleth 在这里,我们将使用 2014年全球不同国家/地区的电力消耗数据集。...Python中使用密度图 在这里,我们将使用世界范围 的地震及其震级数据集。 好的,让我们开始吧。 导入库 ? 创建/解释我们的DataFrame ? ?

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Excel中处理和使用地理空间数据(如POI数据)

-1st- 前言 因为不是所有规划相关人员,都熟悉GIS软件,或者有必要熟悉GIS软件,所以可能我们得寻求另一种方法,去简单地、快速地处理和使用地理空间数据——所幸,我们可以通过Excel...---- -2nd- 操作 01 基础 I 一份带有地理空间信息的表格数据.xlsx (测试xls格式、xlsx[兼容模式] 无法使用三维地图功能,xls需另存为xlsx,xlsx[兼容模式...所谓的地理空间信息,Excel目前支持11项,表格数据中有任何一项即可进行三维地图分析: 经度、纬度 x坐标、Y坐标 城市 国家/地区 县市 省/市自治区 街道 邮政编码 完整地址...support.office.com/zh-cn/article/三维地图入门-6b56a50d-3c3e-4a9e-a527-eea62a387030) ---- 接下来来将一些[调试]中的关键点 I 坐标问题 理论上地图无法使用通用的...操作:主工作界面右键——更改地图类型——新建自定义底图——浏览背景图片——调整底图——完成 i 底图校准 加载底图图片后,Excel会使用最佳的数据-底图配准方案——就是让所有数据都落位在底图上。

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怎样Python实现地理编码

怎样Python实现地理编码 专栏作者:时空Drei ❈ 时空Drei,德国德累斯顿工业大学在读博士生,个人的擅长领域为:利用Python进行空间数据(遥感GIS)处理分析,掌握常用的机器学习工具。...❈ 引言 今天看到一篇阿里云的文章"天下武功,唯快不破",以物流行业为例,分析了PostgreSQL 与 Greenplum 地理位置信息处理,最佳路径算法,机器学习等方面的物流行业应用方法。...其实,除了百度之外,谷歌、ESRI、微软的Bing等都有类似的地理编码服务。不过这些服务大多没有专门针对Python的库并且彼此之间的Json结构也不一致。...于是乎专治不服的Python大神做了一个专门的地理编码工具geocoder,将这些不同厂商的服务整合统一起来。...,也可以坐标系统、数字(邮编等)来标识。

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Python中使用Elasticsearch

简而言之,如果有5个分片,则整个数据可以5个分片中使用,并且ElasticSearch集群可以服务来自其任何节点的请求。 副本讨论的是你的数据的镜像。...你可以PostMan中使用下面的东西: ? 请确保你将Content-Type设置为application/json....ES可以做很多事情,但是希望你自己通过阅读文档来进一步探索它,而我将继续介绍Python中使用ES。...Python中使用ElasticSearch 说实话,ES的REST API已经足够好了,可以让你使用requests库执行所有任务。...网页搜索和Elasticsearch 我们来讨论一下使用Elasticsearch的一些实际例。我们的目标是访问在线食谱并将它们存储Elasticsearch中以用于搜索和分析。

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Python中使用Elasticsearch

简而言之,如果有5个分片,则整个数据可以5个分片中使用,并且ElasticSearch集群可以服务来自其任何节点的请求。 副本讨论的是你的数据的镜像。...你可以PostMan中使用下面的东西: ? 请确保你将Content-Type设置为application/json....ES可以做很多事情,但是希望你自己通过阅读文档来进一步探索它,而我将继续介绍Python中使用ES。...Python中使用ElasticSearch 说实话,ES的REST API已经足够好了,可以让你使用requests库执行所有任务。...网页搜索和Elasticsearch 我们来讨论一下使用Elasticsearch的一些实际例。我们的目标是访问在线食谱并将它们存储Elasticsearch中以用于搜索和分析。

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Python中使用QuantLib

Quantlib简介 相比TA-Lib技术分析领域的地位,QuantLib金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。...QuantLib是C++开发,所提供的工具包括了我们平常做经济金融计算时用到的很多模型(如:衍生品定价、分析等),专门针对金融工程领域涉及的库,可以很方便的用在研究与实际产品中。...国内大商所豆粕期权和郑商所白糖期权都是美式期权,每天连续交易时段中定价比较适合的是二叉树模型。...商品期权的CTA策略交易 前文已经提到过国内的商品期权主要采用美式期权合约设计,定价方面需要使用二叉树模型。...基于python的开源交易平台开发框架。截止目前,vn.py项目Github上的Star已经达到5563,量化交易类开源项目第1,量化类项目第3(1、2依旧分别是Zipline和TuShare)。

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Segment-Geospatial——使用Segment Anything Model分割地理空间数据Python

为了方便对地理空间数据使用分段任意模型 (SAM),我开发了segment-anything-py[4] and segment-geospatial[5]Python 包,这些包现在可以 PyPI...我的主要目标是简化利用 SAM 进行地理空间数据分析的过程,使用户能够以最少的编码工作来实现这一目标。...引文¶[28] Wu, Q., & Osco, L. (2023). samgeo: A Python package for segmenting geospatial data with the...5663, https://doi.org/10.21105/joss.05663 更多 PyTorch深度学习系列课程介绍 状态 简介 01-PyTorch基础知识[33] 本章将介绍本章将介绍PyTorch...06-PyTorch迁移学习:预训练模型上进行训练[38] 使用PyTorch利用预训练模型来进行训练。

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Python中使用QuantLib

Quantlib简介 相比TA-Lib技术分析领域的地位,QuantLib金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。...接下来国内预计将会推出的大商所豆粕期权和郑商所白糖期权都是美式期权,每天连续交易时段中定价比较适合的是二叉树模型。...QuantLibPython中的安装 QuantLib功能强大的同时安装也较为复杂,其官方网站仅提供了源代码,需要用户自行编译,完成后还需要编译QuantLib的SWIG封装从而实现Python调用...安装过程相当复杂(涉及到修改QuantLib的C++源代码),pyqlgithub上的安装教程中的步骤也有一些错误,作者跳坑后花了两周都没爬出来,老老实实回去SWIG封装了。...接口 REM 只有当swig的.i文件发生变化时,才需要先执行wrap命令 python setup.py wrap python setup.py build python setup.py install

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Python中使用词云

词云的本质是点图,是相应坐标点绘制具有特定样式的文字的结果。...代表文字内容的分类数据字段映射到文字图形、多个代表文字样式的分类数据字段分别映射到文字图形的样式 适合的数据条数 超过 30 条数据 词云的应用 词云图可以很直观的显示词频,词云可用于对比大量文本,或者文字做边界限制...本文主要讲解使用Python代码生成词云,会涉及使用Python第三方库使用。 wordcloud: 一个词云生成器,只要进行相关的配置就能生成相应的词云。...倘若你去看过冬天的黑龙江,一定会被那儿赏心悦目的景色所吸引:皑皑的白雪落入松林,轻盈曼妙,犹如精灵舞蹈,风吹过松林,好似天使歌唱,晶莹的冰雕月光的沐浴下闪闪发光。...汶川大地震中,我们团结一心,众志成城,军民协作,与天灾抗争,救出了无数鲜活的生命。正是这样的精神,让我们中华民族像长城一样屹立不倒。

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Python应用中使用MongoDB

目录[-] Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言。很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言。因此,Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢?...英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1、SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL...NoSQL的一个好处是,有许多不同类型的数据库可供选择,并且每个都有自己的例: key-value存储:DynamoDB 文档存储:CouchDB,MongoDB,RethinkDB 列存储...有了这个,你可以Postgres实现MongoDB一样的功能,但你仍然没有MongoDB的其他优势(如横向扩容和简单的界面,等等)。...MongoDB看来:文档意在包罗万象,这意味着,一般来说,它们不需要参考其他文档。现实世界中,这并不总是有效的,因为我们使用的数据是关系性的。

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XGBoost:Python中使用XGBoost

Python中使用XGBoost 下面将介绍XGBoost的Python模块,内容如下: * 编译及导入Python模块 * 数据接口 * 参数设置 * 训练模型l * 提前终止程序...安装 首先安装XGBoost的C++版本,然后进入源文件的根目录下的 wrappers文件夹执行如下脚本安装Python模块 python setup.py install 安装完成后按照如下方式导入XGBoost...dtrain = xgb.DMatrix('train.svm.txt') dtest = xgb.DMatrix('test.svm.buffer') 加载numpy的数组到DMatrix对象时,可以如下方式...的二进制格式,在下次加载时可以提高加载速度,使用方式如下 dtrain = xgb.DMatrix('train.svm.txt') dtrain.save_binary("train.buffer") 可以如下方式处理...如果要提前终止程序必须至少有一个评价数据参数evals中。

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GroovyJMeter中使用正则提取赋值

之前写过一些文章讲了Groovy如何在JMeter中协助测试: Groovy处理JMeter断言和日志 Groovy处理JMeter变量 GroovyJMeter中执行命令行 Groovy处理...JMeter中的请求参数 Java和Groovy正则使用 JMeter吞吐量误差分析 这次来看看Groovy正则表达式JMeter中的应用。...Apache JMeter™中,可以从内置组件正则表达式提取器中使用正则表达式,也可以Groovy编写它们。 将正则表达式与Groovy一起使用可提供更大的灵活性并节省时间。...本文中,我将向您展示当使用JMeter对API响应进行性能测试时,如何在Groovy中使用正则表达式。 首先新建一个简单的线程组和一个简单的请求: ? 添加JSR223 后置处理程序 ?...本期我采用正则提取的方式进行提取,并赋值到某个线程私有变量中,赋值变量部分可以参考文章:Groovy处理JMeter变量。

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缓存及 Python 中使用缓存

本文大致上是基于 caching-in-python 这篇文章的翻译 缓存操作 缓存操作主要有两种类型。缓存如浏览器缓存,服务器缓存,代理缓存,硬件缓存工作原理的读写缓存。...对缓存要求强一致性可以这种方式。 优点: 缓存和存储之间不会存在数据不匹配,数据一致 缺点: 缓存和存储都需要更新,这会产生额外的开销。...优点 写入后未立刻读取的数据不会重载缓存 减少写方法的延迟 缺点 读取最近写入的数据将导致缓存丢失,并且不适合这种例 缓存回收策略 缓存使读写速度更快。...一旦缓存满了,我们只能通过删除已经缓存中的数据来为新数据腾出空间。同样,这不能是一个猜谜游戏,我们需要最大化的利用率来优化输出。...[LRU实现] LRUpython中的实现 手动造轮子法 使用一个双端队列实现 LRU 机制,真实的数据存在一个字典当中。 队列空,插入元素时。

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Python 中使用 Selenium 打开链接

本文中,我们将学习使用 Python Selenium 中打开链接的各种方法。 先决条件 我们开始之前,只需确保您已安装以下软件: 蟒: 安装 Python,如果你还没有的话。...硒: 通过命令提示符下运行 pip 安装硒来安装硒。 网页驱动程序: Selenium需要一个Web驱动程序来与所选浏览器进行交互。您需要下载特定于浏览器的 Web 驱动程序。...homepage. driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/header/nav/div/div[1]/ul[2]/li[2]/a").click() 输出 方法3:新选项卡或窗口中打开链接... the tutorials point website using get() method driver.get("https://www.tutorialspoint.com") 输出 结论 本文中...,我们学习了 Python 中使用 Selenium 打开链接的多种方法。

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Python 中使用连接池

在数据库操作中,频繁地打开和关闭连接会消耗大量的资源和时间,一些需要高并发的场景,我们就需要连接池技术优化这一问题。...本文以 Python 中的 SQLite 数据库为例,介绍如何使用连接池来提升数据操作的效率。...使用数据库连接池的步骤: 安装必要的 Python 库 首先确保已经安装了 sqlite3 模块,虽然 SQLite Python 标准库中自带了 sqlite3 接口,但是没有实现连接池的功能,为此我们需要自行编写连接池...("select * from reply")) for row in result: print(row) 函数 concurrent_access 可以高频场景下调用...尤其是 Web 应用和数据密集型服务中,使用连接池技术可以大大提高性能和用户体验。 希望也能帮助你解决 Python 中管理数据库连接的问题。

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python中使用nohup命令说明

如果你正在运行一个进程,而且你觉得退出帐户时该进程还不会结束,那么可以使用nohup命令,该命令可以在你退出帐户/关闭终端之后继续运行相应的进程。...所以使用nohup命令后台运行命令之后,需要使用exit正常退出当前账户,这样才能保证命令一直在后台运行。 补充知识:Python后台运行—nohup及2 &1详解 一....整体意义及& &为后台运行 第一条代码,以python环境不间断的运行my.py这个脚本,并且将脚本输出的内容重定向输入my.log中( 意为追加,如果 会让其中的内容清空) my.py my.log...nohup python my.py 1 /usr/local/python/xxf/my.log & nohup python my.py 2 /usr/local/python/xxf/my.log...以上这篇python中使用nohup命令说明就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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