地图是表达国家版图最常用、最主要的形式。但在影视剧《亲爱的,热爱的》中出现了明显的错误,从上至下引起了极大的关注度。
Cartopy 也是一个 python 地图绘制包,同样能完成很多 Basemap 能实现的功能,而且旨在使数据分析及可视化尽可能简单。 其利用了强大的 PROJ.4,numpy,shapely库,提供了简单直观的绘图接口,可以创建满足出版质量的地图。
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
本节提要:仿制中央气象台气象服务图片、关于cartopy里的投影与转换、cartopy中extent与boundary。
今天只是分享一些python库,涉及到地理数据分析,数据可视化和数据处理三个方面。
Basemap 的 mpl3d 绘制3D地图时非常强大,但目前仍然存在一些小问题,比如在填充陆地时有时会出现问题。
导语 从90年代中期开始,人们普遍认识,对于内容索引来说,文件签名技术比反向链接效果更差。最近几年必应搜索引擎开发与部署了一套基于位分割的标签索引。这种索引(也称BitFunnel)替代了之前的基于反向索引的生产系统。这项转移背后驱动的因素是反向链接需要运转存储代价。本篇内容将讲述这项算法上的创新发明,改变传统上在云计算框架上被认为无法使用的技术。BitFunnel算法直接解决四项基础位分割块签名的限制。同时,算法的映射进入集群提供了避免和其他签名联系的代价。这里会先展示这些创新产生了比传统位分割签名
本节提要:使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
在捍卫祖国领土从每一张地图开始,Python绘制气象实用地图[Code+Data](续)中我们介绍了cartopy这个库,专门用于绘制地图和地理空间信息分析的python库,但是cartopy中的底图都是国外资源,一个是未经审核,另外调用时加载速度也会受影响。本期文章将会介绍如何在cartopy中使用天地图提供的影像,矢量和地形的图层服务。
python中有两个使用最频繁的地图绘图库:Basemap和Cartopy,两者各有优劣。由于Cartopy和matplotlib的兼容性更好,并且用户友好度更高,开始逐渐被人接受。但是Cartopy也有一些缺点,其中之一就是在设置坐标轴标签的时候对于非矩形投影无法设置标签,比如Lambert投影。
对比使用 Basemap,gdal 和 Cartopy,netCDF4 读取 WRF 模式数据并绘图。
等值线是气象上比较常用的一种图形,特别是分析天气形势时,常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好;在某些时候,我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。
本章将介绍决策树,一种简单而灵活的算法。我们首先将给出决策树的非线性与基于区域的特征,然后对基于区域的损失函数进行定义与对比,最后给出这些方法的优缺点(进而引出集成方法)。
本节提要:关于子图的一些问题、使用path添加示意框线、Cartopy台风实例本土化
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的,地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用;纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件,如湿层深厚、上干下湿、风向风速等;时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变(这是和大气环流一般自西向东相匹配的,所以时间经度图比较少见)。
前言 最近看完了 LSTM 的一些外文资料,主要参考了 Colah 的 blog以及 Andrej Karpathy blog的一些关于 RNN 和 LSTM 的材料,准备动手去实现一个 LSTM 模型。代码的基础框架来自于 Udacity 上深度学习纳米学位的课程(付费课程)的一个 demo,我刚开始看代码的时候真的是一头雾水,很多东西没有理解,后来反复查阅资料,并我重新对代码进行了学习和修改,对步骤进行了进一步的剖析,下面将一步步用 TensorFlow 来构建 LSTM 模型进行文本学习并试图去生
论文翻译:ViBe+算法(ViBe算法的改进版本) 原文地址: 《Background Subtraction: Experiments and Improvements for ViBe》 本文
随机森林是最流行、最强大的机器学习算法之一。它是机器学习集成算法中的一种,可称之为自助集成(Bootstrap Aggregation)或袋装法(Bagging)。
本文介绍了机器学习中的决策树算法,包括基本概念、原理、优缺点以及决策树的应用场景。同时,还介绍了scikit-learn库中的决策树实现,以及如何使用该库进行机器学习。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云