要访问getISS()函数中的name、lat、lon变量,可以通过以下步骤进行:
这样就可以通过issData对象来访问getISS()函数中的name、lat、lon变量了。
关于getISS()函数的具体实现和返回值的结构,需要根据具体的代码来确定。如果需要进一步了解如何实现getISS()函数或者获取更多关于云计算、IT互联网领域的名词词汇,可以参考腾讯云的相关文档和产品介绍。
midray = nray // 2 #调用region_mask函数,以中间射束的经纬度数据为基准,利用给定的经纬度范围extents生成筛选mask mask = region_mask(lon[:..., midray], lat[:, midray], extents) #用np.s_[]将mask封装成切片索引,方便对多个变量切片 index = np.s_[mask] #应用切片索引,对lon变量进行切片...midray = nray // 2 #调用region_mask函数,以中间射束的经纬度数据为基准,利用给定的经纬度范围extents生成筛选mask mask = region_mask(lon[:..., midray], lat[:, midray], extents) #用np.s_[]将mask封装成切片索引,方便对多个变量切片 index = np.s_[mask] #应用切片索引,对lon变量进行切片...x轴与y轴的,可以研究如何自定义剖线起点与终点进行剖面 看着剖面的横纵坐标很难受吧,研究GPM中对应高度的参数并将剖面的横纵坐标进行修正 PS: 勇敢的少年,快去创造奇迹
人工智能应用程序具有检测和防止欺诈的巨大潜力。 因此,我们将开始一系列文章讨论这一点以及我们如何使用 Cloudera 机制来实施整个信用卡欺诈检测解决方案。...更新记录处理器 PublishKafka2RecordCDP处理器 (重要的是要注意必须根据 Kafka 集群端点填充的 Kafka 代理变量。)...((lon - center_inferred_lon) / 2))) , 2))) > max_inferred_distance 要查看有关此查询的更多详细信息,请访问我们 Cloudera 社区上...我们还可以创建我们的函数,然后调用它或查询。 例如,让我们创建一个 DISTANCE_BETWEEN函数并在我们的最终查询中使用它。...最终查询 select account_number, charge_amount, DISTANCE_BETWEEN(lat, lon, center_inferred_lat, center_inferred_lon
因为课题处理30年的降雨和蒸发的遥感资料(.NC格式),而想要在Arcgis中处理要求的是raster格式的,所以需要批量转化为tif文件,所以在此分享自己改编之后的代码,可以简洁明了的实现这个过程:...%% 读取变量值 lon=ncread(ncFilePath,'lon'); %读取经度信息(范围、精度) lat=ncread(ncFilePath,'lat...]; num = filelist(i).name(19:22); %record the serial number lon = ncread(ncFilePath,'LON...二者代码的区别及要点如下: 1.在读入文件时可以预先用NASA提供的Panoply读一下NC文件看看各个变量的名字、大小写以及维度,比如第二个代码中变成了二维的’LON’、‘LAT’和’monthly_ET...2.注意数据的维度以及在降维时的旋转问题,这也是为什么要用flipud函数进行矩阵上下翻转的原因,蒸发数据还好,如果是错的看图一下就能分辨出来,降雨数据就要小心再小心!!!
运行WRF模式时,可以利用多种初始场数据来驱动,然后配置好选项之后便可以模拟天气过程(说的好像很简单的样子==)。 个例模拟结束之后怎么办呢,我们怎么知道模拟的效果究竟如何呢?...既然模拟了,那么就会有数据输出,想要检验模拟效果如何,就要对模拟数据进行处理。这就是所谓的后处理过程,也就是对模拟结果的处理,提取想要的数据,并进行分析及可视化的过程。...而NCL是由NCAR开发的脚本语言,近些年来用户颇多,其主要应用与地学领域,其中包含了大量的气象相关脚本,很多气象要素的计算函数,以及气象常用图形的绘制函数,官网也给出了大量的示例,在气象领域中应用广泛...stalat = data.CEN_LAT 读取相关变量: # “ ” 内为变量名,变量名之后为要读取的数据部分,通过索引设置 dbz = data.variables["COMPOSITE_REFL...上述脚本中并未使用此库进行后处理。关于此库的介绍在后面 —>
如何将ORA-S5西太数据mat格式转为nc格式 前言 本文旨在展示如何将 ORA-S5 西太平洋区域的 MATLAB (.mat) 格式数据转换为 NetCDF (.nc) 格式,以便于进一步的数据分析和可视化...通过使用 Python 中的 scipy.io.loadmat 和 xarray 库,我们将构建一个 xarray.Dataset 对象,并最终保存为 NetCDF 文件。...', 'lon', 'depth'] # 数据中包含 'lon', 'lat' 'depth',为二维数据(如1x100),为了方便转换reshape成一维 lons = grid_data['lon'...,lats.shape,depths.shape 现在我们知道各个维度的大小,下面看看有什么变量 打开变量文件 # 打开数据 file1 = '/home/mw/input/07251377/ORA-S5...v (lat, lon, depth) float64 12MB -0.02843 -0.02843 ... -0.0123 剩下的自己to_netcdf即可 小结 本文介绍了如何将 ORA-S5
netcdf 中的变量 netcdf 中的变量就像 numpy 模块中的 python 多维数组。然而,不像 numpy 数组,可以在一个或多个无限维添加netcdf 变量。...>>> temp = rootgrp.createVariable("temp","f4",("time","level","lat","lon",)) 在交互时可以直接打印变量的所有信息: >>>...netcdf 文件中的属性 netcdf 文件中包含了两种类型的属性:全局属性和变量属性。前者提供的是组或整个数据集的信息,后者提供的是组中变量的信息。...写或读取netcdf变量数据 现在创建了Variable 实例,那么如何写入数据呢?你可以将其视为一个数组,然后传递数据给一个切片即可。...此例中,可以分别执行以下语句看一下文件的大小变化: >>> temp = rootgrp.createVariable("temp","f4",("time","level","lat","lon",)
根据定义一个dataclass是指“一个带有默认值的可变的namedtuple”,广义的定义就是有一个类,它的属性均可公开访问,可以带有默认值并能被修改,而且类中含有与这些属性相关的类方法...class Position: name: str lon: float lat: float P1=Position(name='12',lon=1,lat=2) print...@dataclass class Position: name: str lon: float = 0.0 lat: float = 0.0 P1=Position(name...__dict__) 结果: {'name': '12', 'lon': 0.0, 'lat': 0.0} 这样,在我们解析数据,就可以设计这样的,比如接口返回的json,我们把参数给成默认值,这样在解析的完...__dict__) 结果: {'cards': [Position(name='leizi', lon=0.0, lat=0.0)]} 在我们解析数据的时候,我们知道参数的格式,可以这么处理 from
概述 在前文中,有一篇文章讲述了Openlayers2结合Echart实现地图统计图,还以一篇文章讲述了结合heatmap.js实现Openlayers中热力图的展示。...放大效果 实现 1、关键点 echart实现heatmap的关键点在与屏幕坐标,所以,在地图中,应通过地理坐标到屏幕坐标的转换函数,将地理坐标转换为屏幕坐标。...data的数据格式如下: [ {name:"东方市",lon:108.633357,lat:19.097025,count:30}, {name:"临高县",lon:109.686515,lat...:19.91785,count:47}, {name:"儋州市",lon:109.575851,lat:19.518256,count:43}, {name:"昌江黎族自治县",lon:109.048657...,lat:19.258351,count:71}, {name:"白沙黎族自治县",lon:109.448097,lat:19.235657,count:70}, …… ] 查看示例
public double Lat { get; set; } } //没有自定义构造函数,可不使用new Position positon; positon.Lon = 39.26; positon.Lat...public Position(double lon, double lat) { Lon = lon; Lat...= lat; } //结构中不能实例属性或字段初始值设定项 //public double Lon { get; set; }=...ToString() => $"经度:{Lon}, 纬度{Lat})"; } 虽然struct在实际开发过程中使用频率较低,但是使用时需要注意: 将结构类型变量作为参数传递给方法或从方法返回结构类型值时...这可能会影响高性能方案中涉及大型结构类型的代码的性能。通过按引用传递结构类型变量,可以避免值复制操作。使用 ref、out 或 in 方法参数修饰符,指示必须按引用传递参数。
前言 对于任何应用来说,网络请求是必不可少,这在微信小程序中也不例外,那么微信小程序中怎么进行网络访问呢?访问的数据怎么解析?解析之后怎么渲染在页面上。现在你先带着这些疑惑,然后往下看。...,在这个函数里面定义访问的地址url、请求头、请求成功和失败的回调中都各自打印结果日志。...); } for/in循环的使用,然后通过location[key],得到数组中的每一个对象赋值给element,再通过element.name获取对象中属性值,name是属性名:那么这个..." type="text"/> 然后在index.js中设置输入的赋值,这也是一个函数。...}) }, 然后点击按钮时触发requestNetwork函数,在里面对网络请求进行一个配置,在配置请求参数的时候通过this.data.city就得到了city变量的值,然后就会拼接到url的后面
概述: 本文讲述结合heatmap.js,在Openlayers中如何实现热力图。...heatmap.js简介: Heatmap 是用来呈现一定区域内的统计度量,最常见的网站访问热力图就是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。...{name:"西宁",lat:36.593725,lon:101.797439,count:1}, {name:"兰州",lat:36.119175,lon:103.584421,count:...2}, {name:"成都",lat:30.714315,lon:104.035634,count:3}, {name:"重庆",lat:29.479073,lon:106.519225...,count:4}, {name:"石家庄",lat:38.033361,lon:114.478253,count:4}, {name:"太原",lat:37.798488,lon:
cdo的remapbil命令,比如插值或者掩码处理;tas表示其nc文件中保存气象要素的变量名称,比如当前文件中存储温度数据的变量即为tas;yearly表示该tas变量为年平均数据,当然,你也可以命名为...,经过cdo处理以后,这里打印出来的顺序跟nc文件中存储的顺序可能不一致,实际的nc可能是lat和lon的顺序,另外还要注意lat和lon的排序,有些可能是从小到大,有些则可能从大到小排列。...cmip6数据的lat格点数乘以lon格点数,cmip6.lat.shape[0]其实就是lat的格点数180,cmip6.lon.shape[0]其实就是lon的格点数360,因此trend和p_value...,然后之前画趋势图的函数就变成下面这个样子 plot = ax.contourf(cmip6.lon, cmip6.lat , trend, zorder=0, extend = 'both',...7、如何去除中间的白线 文章最后,介绍一下如何去除中间的白线。第一行和第二行是解决趋势图上的白条,第三行和第四行是去掉打点图中的白条。
注意 GDAL 是如何读取 NetCDF文件的。...读取文件时,它使用的是调用 subdatasets 即,子数据集的方式,因此每个变量都像是单独的文件 XLONG 和 XLAT 包含的是矩阵中每个点的经纬度信息。...使用 Basemap 时这些信息是非常重要的 绘图时,仅使用每个变量的第一条带,这是因为longitudes, latitudes 和temperature 都有多条带(译注:因为每个变量都有多个时刻的输出...地图的边界和数据的边界并没有很好的匹配 Wind barbs Basemap 有函数可以很容易绘制 wind barbs(不像其它 gis 库) from osgeo import gdal from..._1=30., lat_2=60., lat_0=34.83158, lon_0=-98.)
有两种方法 提供矩形映射投影区域的四个角的每一个的纬度和经度值。 提供地图投影区域中心的lat/lon值以及地图投影坐标中的 区域的宽度和高度。...类变量supported_projections是一个字符串,包含有关 Basemap支持的所有投影的信息。 投影需要在创建basemap的实例的时候就指定好。...若要使用它,需要将epsg参数 传递给带有代码的Basemap构造函数。Basemap支持的epsg代码在文件/mpl_toolkit/basemap/data/epsg中。...(half)] lon = lon[lonidx] lon[:half] -= 360 # 提取CLM中的海陆边界,作为数组的mask landfrac = nc_surfdata_ds.variables...range(half)] lon = lon[lonidx] lon[:half] -= 360 # 提取CLM中的海陆边界,作为数组的mask landfrac = nc_surfdata_ds.variables
... 1.0 1.0 1.0 1.0</u10 '2020-01-01' '2020-01-02' 13.使用给定的day,lat,lon,temperature,pressure,直接创建一个有两个变量的...int32 0 1 2 3 4 5 6 7 ... 41 42 43 44 45 46 47</u10 '2020-01-01' '2020-01-03' 26.取出上一题ds下temperature变量中第一天的数据...' (lat: 4, lon: 4)> 27.取出上一题ds下temperature变量中第二和第三天的的数据 ds['temperature'][1:3] <xarray.dataarray 'temperature...Coordinates: * lon (lon) int32 9 10 11 12 36.对ds中的temperature变量求绝对值 lat = [5,6,7,8] lon = [9,10,11,12...'day6' 'day7' 'day8' 48.沿着day维度拼接ds_1中的temperature1变量和ds_2中的temperature2变量 day = ['day1','day2','day3
OrderedDict 数据或坐标中变量的区别是语义上的,你可以忽略这些差异。...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。...下面是如何为天气预测构造数据集的例子: ? 上例中, temperature 和 precipitation 为数据变量(data variables)。...也可以标准的字典方法(比如: values, items, __delitem__, get, update)来改变Dataset中的变量。...', 'lat', 'lon', 'time', 'reference_time'] 如果传递维度名给 drop,那么就会删除使用此维度名的所有变量: >> ds Dimensions
对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。 这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据。...Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数),pyhdf可以用来处理HDF4格式。..., LAT= np.meshgrid(lon[:], lat[:]) con = ax.contourf(LON, LAT, flash[:, :, 150], cmap=cmaps, norm=norm...某月全球闪电密度分布 上述示例基于pyhdf进行HDF4格式数据处理和可视化,HDF4文件中包含的变量和属性获取方式见文末的Notebook,其中给出了更详细的示例。...某时刻某高度层全球O3浓度分布 数据和代码见文末Notebook链接,文末Notebook中除了上述基于pyhdf和h5py的示例外,还给出了基于gdal处理HDF4和HDF5格式数据的示例。
对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。 这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据。...Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数),pyhdf可以用来处理HDF4格式。..., LAT= np.meshgrid(lon[:], lat[:]) con = ax.contourf(LON, LAT, flash[:, :, 150], cmap=cmaps, norm=norm...文件中包含的变量和属性获取方式见文末的Notebook,其中给出了 更详细的示例。 ...) cb.set_ticks(np.arange(0, 8.01, 1)) cb.ax.tick_params(direction='in', length=5) 上述示例中使用类似unix中路径的方式获取相关变量
对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。 这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据。...Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数),pyhdf可以用来处理HDF4格式。..., LAT= np.meshgrid(lon[:], lat[:]) con = ax.contourf(LON, LAT, flash[:, :, 150], cmap=cmaps, norm=norm...某月全球闪电密度分布 上述示例基于pyhdf进行HDF4格式数据处理和可视化,HDF4文件中包含的变量和属性获取方式见文末的Notebook,其中给出了 更详细的示例。...总结 到此这篇关于如何使用Python处理HDF格式数据及可视化问题的文章就介绍到这了,更多相关Python处理HDF格式数据内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
“ 编程某种意义上是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。 ” 致“匠人” 前面讲了如何为变量取一个好名字,下面我们谈谈在日常使用变量时,应该注意的一些小细节。...Python 的函数可以返回多个值,下面是几个不错的示例: def latlon_to_address(lat, lon): return country, province, city...# 利用多返回值一次解包定义多个变量country, province, city = latlon_to_address(lat, lon) 但是,这样的用法会产生一个小问题:如果某一天, latlon_to_address..., city, _ = latlon_to_address(lat, lon) 对于这种可能变动的多返回值函数,使用 namedtuple/dict 会更方便一些。...= latlon_to_address(lat, lon) 不过这样做也有坏处,因为代码对变更的兼容性虽然变好了,但是你不能继续用之前 x, y = f() 的方式一次解包定义多个变量了。
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