投影转换案例：将非经纬度坐标数据转换至WGS84坐标系 摘要 作者：崔忠强 编辑：气ython风雨 很多文件带着一些投影信息，导致经纬度和实际对应不上，这里提供一个做投影转换的案例。...本文展示了如何读取这样的文件，并将其转换为常用的WGS84坐标系下的经纬度，以便进行正确的可视化和分析。 数据读取与初步检查 使用xarray库读取一个包含中国相对湿度月平均值的数据集文件。...x和y转换为一个个点坐标。...投影转换：根据提供的投影参数，使用cartopy进行投影转换，将x和y坐标转换为WGS84下的经纬度。 数据处理：对数据进行必要的预处理，包括单位转换、异常值处理等。...此外，如果需要进一步匹配特定格点，则可能需要考虑插值运算。 如果需要匹配自己需要的格点，可能需要一些插值运算， 气python风雨23年12月有相关文章，就不再赘述了。
如果群集中的任何主机的负载均衡权重大于1，则负载均衡器将转换为随机选择主机，然后使用该主机次的模式。这个算法对于负载测试来说简单而充分。...子集必须预定义为允许子集负载均衡器有效地选择正确的主机子集。每个定义都是一组键，可以转换为零个或多个子集。从概念上讲，每个具有定义中所有键的元数据值的主机都将被添加到特定于其键值对的子集中。...如果没有主机拥有所有的密钥，那么定义就不会产生子集。可以提供多个定义，并且如果单个主机匹配多个定义，则其可以出现在多个子集中。 在路由期间，路由的元数据匹配配置用于查找特定的子集。...同样，路由元数据匹配条件使用“envoy.lb”过滤器名称。主机元数据可以是分层的（例如，顶级密钥的值可以是结构化值或列表），但子集负载平衡器仅比较顶级密钥和值。...因此，当使用结构化值时，如果主机的元数据中出现相同的结构化值，那么路线的匹配条件只会匹配。 例子 我们将使用所有值都是字符串的简单元数据。
但有两点要注意： 为了简化序列化操作， xarray 在 dumping 对象之前会将数组中的所有值加载到内存中。因此这种方式不适用于大数据集。...无需外部的库即可很容易的转换为 pickle，json 或 geojson。所有的值都会转换为列表，因此字典可以很大。 netCDF 推荐使用 netCDF 存储 xarray 数据结构。...但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset，从而保证数据的准确性。 一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。...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。
逗号之后的空位表示选择这些行的所有列（即所有的特征和标签）。 test 的子集保存到一个新的变量 test 中。...在 iris 数据集中，Petal.Length 和 Petal.Width 分别代表花瓣的长度和宽度。 因此，当你使用 vars 变量时，你实际上是在引用那些具有这些名称的列。...group_by(Species)：这一步将数据按照Species列的不同值进行分组，即将数据集分成多个子集，每个子集包含相同Species值的数据。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行，而不包含在test2中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的筛选，以保留与另一个数据集相关的数据。
如果 timeidx 是单个值，那么将假设时间索引取自所有文件所有时间的连接。 注意：执行 wrf.getvar 时并不会进行排序，也就是说在执行函数之前应在序列中按时间对文件进行排序。...当有多个文件并且每个文件具有多个时间时，如果最后一个文件的时间数少于之前文件的时间数，那么剩余的数组将用缺省值填充。...如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...然而，在字典中所有的WRF文件都应包含相同的维度。结果是一个数组，最左侧的维度是字典中的键。同样允许使用嵌套字典。...这在当你想要使用一个大区域的子集，而不想在此子集区域定义地图对象时非常有用。
此外，另一个限制是，大众化测试集中在较大的目标上，而较小的目标被低估了。...然而，这对数据集中目标的大小是匹配的，因此可以在不进行下采样的情况下使用像CycleGAN这样具有额外约束的解决方案。...我们已经生成了不同的SLR集合，一个用于每个调整大小函数，另一个用于DS-GAN。所有学习的模型都是用LR测试子集和不同的背景进行评估的。精度越高，综合生成的目标的质量就越好。 ...图7的图表显示了通过任何重新缩放函数获得的小对象如何导致值超过100，这相对于参考值来说是一个较差的性能。DS-GAN为LR测试对象生成的SLR对象的FID值为45.15。 ...该FID值显示了DS-GAN生成的对象如何比通过简单的重新缩放函数获得的目标具有更好的质量，即，与真实目标更相似。
分类一定要经常用字典 步骤（1）：得到agesonly数据集所有坐标的分类（一个坐标就是数据集一行） （2）：计算每个分类包含的坐标总个数 （3）：计算坐标总和除以坐标个数 即等于 均值点...3.如何判断新的坐标 与均值点的距离（见dpclassify函数） 用向量点积作为距离衡量。...五、 对数据进行缩放处理 把所有数据缩放到一个尺度，从而使每个变量上的差值具有可比性。 通过确定每个变量的最大最小值，对数据进行缩放，使最小值为0，最大值为1。...缩放具体方法: 先找出所有变量各自对应的最小值，并从该变量所有数值中减去这个最小值，从而将值域范围 调到0起点，函数随后将调整后的结果除以最大最小值之差，从而将所有数据转换成0到1之间的值。 ?...该函数接受一个参数n，将数据集拆分成n个子集，函数每次将一个子集作为测试集，并利用所有其他子集对模型进行训练，最后返回一个分类结果列表，我们可以将该分类结果列表和最初的列表对比。 ? ?
XGCM 是一个python包，用于处理由数值大气环流模型(GCMs)和类似网格数据集产生的数据集，这些数据集可以进行有限体积分析。...在这些数据集中，不同的变量位于不同的位置，相对于一个体积或面元素(如单元中心，单元面等) XGCM 解决了如何插值和差异这些变量从一个位置到另一个问题。...XGCM 使用并生成 xarray 数据结构，这是多维数组数据的坐标和元数据丰富的表示形式。...Xarray 是以多种方式分析 GCM 数据的理想工具，它提供了方便的索引和分组、坐标感知的数据转换以及(通过 dask)并行、核外数组计算。...此外，我们相信，一个灵活的、不断发展的、开放源代码的、基于 python 的 GCM 分析框架将提高整个领域的生产力，加快气候科学的发现速度。XGCM 是 Pangeo 计划的一部分。
线性回归拟合系数为w=(w1,…,wp)的线性模型，以最小化数据集中观测目标和线性近似预测目标之间差的平方和。...在多标签分类中，这是子集精度，这是一个苛刻的度量标准，因为您需要为每个样本准确地预测每个标签集。输入Xarray-like, shape = (n_samples, n_features)。...所有类的返回估计值按类的标签排序。对于一个多类问题，如果多类被设置为“多项式”，则使用softmax函数来寻找每个类的预测概率。否则使用一对一方法，即使用逻辑函数计算每个类的概率，假设它是正的。...输出self估计器实例 sparsify() sparsify()将系数矩阵转换为稀疏格式。将coef_成员转换为稀疏的矩阵。...除非您知道自己在做什么，否则不要使用此参数。 注意：坐标下降法是一种一次考虑每一列数据的算法，因此如果需要，它会自动将X输入转换为Fortran连续numpy数组。
基于选择的初始化：为克服传统轨迹匹配方法过度集中于简单模式的局限性，即使IPC增加，使用针对每个IPC进行优化的适当难度级别的真实图像来初始化合成数据集。...为了应对双层优化的计算复杂性和内存需求，现有的工作采用了两种方法：基于替代的匹配和基于核的方法。基于替代的匹配将复杂的原始目标替换为更简单的代理任务。...虽然DATM可有效地确定轨迹匹配范围的下限和上限，但在这些范围之外的匹配损失变化趋势上，明确量化或搜寻所需的训练轨迹困难水平仍然是一个具有挑战性的任务。...因此，挑战在于如何选择真实数据集 $\mathcal{D}\textrm{real}$ 的一个子集，其复杂度水平适当，同时考虑 $\mathcal{D}_\textrm{syn}$ 的规模。 ...这种综合方法旨在利用两种增强方法的优势，以提高合成数据集的整体性能。 将所有内容整合起来，SelMatch在算法1中进行了总结。
用于基于标签的索引和对齐操作，就像 pandas 中的 DataFrame 和 Series 的索引。事实上，这些维度坐标内部使用的是 pandas.Index 存储其值。...非维度坐标 是包含坐标数据的变量，但不是维度坐标。它们可以是多维的，而且非维度坐标名称和它的维度名称没有关系。非维度坐标在绘图或索引时非常有用。除此之外， xarray 不会限制使用与其相关的值。...它们不需要进行对齐或自动索引，也不需要在计算时进行匹配。 注： xarray 中的术语和 CF 中的术语不同。CF中的维度坐标称作坐标变量，而非维度坐标称作辅助坐标变量 [注1]。...，其余的非维度坐标变量均转换为坐标变量。...索引 使用 .to_index 方法可以将坐标转换为 pandas.Index： >> ds['time'].to_index() DatetimeIndex(['2014-09-06', '2014-
关系代数等价转换：是数据库查询优化中的一个重要概念，指的是将一个关系代数表达式转换为另一个关系代数表达式，尽管这两个表达式的形式有所不同，但它们具有相同的语义且计算结果相同，而新转换的关系表达式的计算性能往往更优于原有的表达式...，通过Project算子移除未使用的列，从而减少使用列和数据处理量 Calcite通过执行优化规则，实现RelNode等价转换，由三个步骤组成： 规则匹配模式：基于 RelOptRule#matches...RBO优化器 下图展示RBO优化器HepPlanner的执行流程，分为三个步骤： 初始化：将RelNode转换为DAG有向无环图，其中各个顶点使用 HepRelVertex 表示并维护关联的子节点 搜索最优计划树...，该节点可用于后续Convention的转换触发 初始化过程中，核心处理主要包括： 代价计算：如下图紫色框所示，注册RelSubset 时，将会调用propagateCostImprovements 方法计算该等价集中的所有计划树...注册规则：如下图红色框所示，注册完RelSubset后，基于fireRules从初始化规则集中匹配出满足该节点的规则子集，并根据Importance将规则子集添加到RelQueue规则队列中 其中，RelSet
它是指在二分图中找到边的子集，使得图中的每个顶点最多与子集中的一条边关联，并且子集的大小最大化的过程。该边缘子集称为最大基数匹配或简称为最大匹配。...二分图是一种特殊类型，其顶点可以分为两个不相交的集合，使得所有边将一个集合中的顶点连接到另一个集合。换句话说，没有边连接同一组内的顶点。...优化特定目标损失 现在我们已经将预测与GT相匹配，我们对所有匹配对应用匈牙利损失。 注意这里的使用，表示预测的最优排列。 论文注释： 在实践中，当 时，我们将对数概率项降低10倍来平衡类别的不均衡。...在匹配损失中，我们使用概率而不是对数概率。这使得类别预测项可与大小相当，我们观察到这样具有更好的经验性能。 L1损失常用于物体检测中，用来衡量预测框坐标与真实框坐标之间的差异。...使用 L1 损失和 IoU 损失的线性组合，该模型可以平衡准确预测框坐标及其相对大小的重要性，从而在不同大小的框之间获得更一致的性能。
例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。...在VBA中，AdvancedFilter方法是处理这种情形的非常强大的一个工具。该方法可以保留原数据，采用基于工作表的条件，可以找到唯一值。下面，将详细介绍如何获取并将唯一值放置在单独的地方。...如果输出区域太小，无法包含所有结果，VBA将溢出该区域。这意味着无法限制输出，因此要选择一个没有值或可以覆盖原有值的列。...另一个需要注意的是，如果要筛选的数据中有两列具有相同的标题，xlFilterCopy可能会将具有该名称的第一列复制两次到目标列（CopyToRange）。...如果值的数量相匹配，则原始数据没有任何重复项。方法之一是使用WorksheetFunction.Count方法。
LIMIT 获取查询生成的行的子集。 FETCH 限制查询返回的行数。 IN 选择与值列表中的任何值匹配的数据。 BETWEEN 选择值范围内的数据。 LIKE 基于模式匹配过滤数据。...内连接 从一个表中选择在其他表中具有相应行的行。 左连接 从一个表中选择行，这些行在其他表中可能有也可能没有对应的行。 自连接 通过将表与自身进行比较来将表与其自身连接。...完全外连接 使用完全连接查找一个表中在另一个表中没有匹配行的行。 交叉连接 生成两个或多个表中的行的笛卡尔积。 自然连接 根据连接表中的公共列名称，使用隐式连接条件连接两个或多个表。 第 4 节....CUBE 定义多个分组集，其中包括所有可能的维度组合。 ROLLUP 生成包含总计和小计的报告。 第 7 节. 子查询 主题 描述 子查询 编写一个嵌套在另一个查询中的查询。...主题 描述 插入 指导您如何将单行插入表中。 插入多行 向您展示如何在表中插入多行。 更新 更新表中的现有数据。 连接更新 根据另一个表中的值更新表中的值。 删除 删除表中的数据。
注意:所有的特征点 landmark 在整个数据集中表示的含义应当一致 则目标标签的向量可表示为: ?...将全连接层转换为卷积神经层 Turning FC layer into convolutional layers 使用大小为 的图片作为图片数据,使用 16 个 的卷积核做卷积操作,得到...的特征图,然后使用 的 max-pooling 池化算法,得到 的特征图.将结果输入到两层具有 400 个神经元节点的全连接层中，然后使用 softmax 函数进行分类--表示 softmax...，不需要依靠连续的卷积操作来识别图片中的汽车，而是可以对整张图片进行卷积操作，一次得到所有的预测值。...\ 边框中心点纵坐标的范围在(0,1)之间\\ 边框高可以大于1，因为有时候边框会跨越到另一个方格中\\ 边框宽可以大于1，因为有时候边框会跨越到另一个方格中\\ 行人\\ 汽车\\ 摩托车\\ \end
Dataset xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。...访问数据集中的字典可以获取任意类别的变量。然而，xarray正是利用了索引和计算之间的差异。坐标中表示的是常数/固定/独立的量，而数据中表示的是变化/测量/依赖的量。...创建 Dataset 为了创建一个 Dataset，需要提供一个字典包含任意变量的 data_vars，包含坐标信息的 coords及包含属性信息的 attrs。...数据集转换 除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。...使用 assign 和 assign_coords 可以改变类字典，而且会返回具有额外变量的新数据集： >> ds.assign(temperature2 = 2 * ds.temperature) <
一个交叉验证将样本数据集分成两个互补的子集，一个子集用于训练（分类器或模型）称为训练集（training set）；另一个子集用于验证（分类器或模型的）分析的有效性称为测试集（testing set）。...或PRESS值不在变小时的主成分数 交叉验证的目的：假设分类器或模型有一个或多个未知的参数，并且设这个训练器（模型）与已有样本数据集（训练数据集）匹配。...训练的过程是指优化模型的参数，以使得分类器或模型能够尽可能的与训练数据集匹配。我们在同一数据集总体中，取一个独立的测试数据集。 常见类型的交叉验证： 1、重复随机子抽样验证。...将样本数据集随机划分为K个子集（一般是均分），将一个子集数据作为测试集，其余的K-1组子集作为训练集；将K个子集轮流作为测试集，重复上述过程，这样得到了K个分类器或模型，并利用测试集得到了K个分类器或模型的分类准确率...避免的过度学习和欠学习状态的发生，得到的结果比较具有说服力。 3、留一法交叉验证。假设样本数据集中有N个样本数据。
然后，选取 Q 的一个子集来计算 z 轴。具体来说，Q 内所有到 p 的欧氏距离小于 rz 的点构成了一个新的点集 Qz = {q1 z, q2 z, . . . , qsz}。...在这些投影向量的基础上，可以定义一个显著性函数来选取一个最具代表性的向量作为 x轴或者将所有这些向量融合为一个向量。侧重于后一方案因为考虑所有邻域点被证明可以得到更好的稳健性。...LRF 的 x 轴为所有邻域点集投影向量的加权向量和，其权重具有对噪声、数据分辨率变化的鲁棒性。...该数据集的干扰包括自遮挡和孔洞。由于基于局部特征的点云匹配方法要求待匹配数据具有一定的重叠区域，然而在该数据集中，并非任意两对点云都具有重叠部分。 ?...给定一个模型、场景和模型到场景之间的真值变换，将每个模型点特征和所有场景点特征进行匹配并确定最近和次近的对应特征。
conda-forge 包安装 延迟和高效读取数据，节省内存占用和磁盘访问 允许使用 dask 进行大于内存的分布式处理 支持将坐标转换为不同的数据模型和命名约定 支持将 GRIB 文件的索引写入磁盘，...以在打开时保存全文件扫描 处于 Alpha 的功能有： 安装 cfgrib 实用程序，该程序可以将 GRIB 文件转换为 to_netcdf，并可以选择将其转换为特定的坐标数据模型 支持将精心设计的 xarray.Dataset...例如下面的代码使用 t.load() 将所有场的值加载到内存中，后续在 print() 语句中的数据访问操作就不会读取文件。...高级特性 cfgrib 的 engine 支持 xarray 的所有只读特性，例如： 使用 xarray.open_mddataset() 将多个 GRIB 文件合并到一个单一的 dataset 使用...dask 处理大于内存的数据集 使用 dask.distributed 进行分布式处理 后续会研究如何使用这些特性。
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