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ArcMap栅格0设置NoData的方法

本文介绍在ArcMap软件中,栅格图层中的0或其他指定数值作为NoData的方法。   ...在处理栅格图像时,有时会发现如下图所示的情况——我们对某一个区域的栅格数据进行分类着色后,其周边区域(即下图中浅蓝色的区域)原本应该不被着色;但由于这一区域的像元数值不是NoData,而是0,导致其也被着色...因此,我们需要将这一栅格图像中的0设置NoData。这一操作可以通过ArcMap软件的栅格计算器来实现,但其操作方法相对复杂一些;本文介绍一种更为简便的方法,具体如下所示。   ...首先就是下图中上方的红色方框,选择我们需要设置的栅格文件即可。...如果我们是需要对其他指定的数值设置,就在这里填写这一指定的数值即可。   设置完毕后,可以在栅格图层的属性中看到“NoData Value”一项已经是0值了。

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字段设置初始

在开发中字段设置初始这是最基本的要求,但是很多开发人员会在构造函数变多的时候忘记给成员变量设置初始。为了避免这个问题,我们最好在声明的时候直接初始化,而不是在实现构造函数的时候去初始化。...编译器会帮助开发人员在每个构造函数开头放入一段代码,这段代码会把开发人员在定义成员字段时所指定的初始设置给这些成员字段。...虽然通过初始化语句可以避免忘记给成员变量设置初始,但是这并不是在任何情况下都可以使用的。在 C# 中有三种情况是不可以使用初始化语句的。...把对象初始化为 0 或者 null 系统在运行开发人员编写的代码前会执行本身的初始化逻辑,系统本身的初始化逻辑会把相关的内容设置 0 ,这个初始化逻辑是由处理器指令来进行的,这些指令会将要使用到的内存块全部设置...初始化变量过程中有可能引入异常 在部分情况下初始化变量的过程有可能会出现异常,这时我们就不能使用初始化语句来设置初始,应该初始化逻辑放在构造函数里,并在构造函数里捕捉异常并处理,

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【CSS】CSS 背景设置 ③ ( 背景位置-长度设置 | 背景位置-长度方位同时设置 )

文章目录 一、背景位置-长度设置 二、背景位置-长度方位同时设置 三、完整代码示例 一、背景位置-长度设置 ---- 长度设置 效果展示 : 设置背景位置具体 10px 50px : 粉色区域是盒子的区域...- x 轴方向 10 像素 , y 轴方向 50 像素 */ background-position: 10px 50px; 设置背景位置具体 50px 10px : 粉色区域是盒子的区域 ,...- x 轴方向 50 像素 , y 轴方向 10 像素 */ background-position: 50px 10px; 设置背景位置具体 50px : 粉色区域是盒子的区域 , 图片背景位于盒子位置...50px; 二、背景位置-长度方位同时设置 ---- 长度方位同时设置 效果展示 : 设置背景位置具体 center 50px : 粉色区域是盒子的区域 , 图片背景位于盒子位置 x 轴方向...水平居中 , y 轴方向 50 像素 ; /* 设置背景位置 - x 轴方向 水平居中 , y 轴方向 50 像素 */ background-position: center 50px; 设置背景位置具体

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计算π的

圆周率π是一个无理数,没有任何一个精确公式能够计算π,π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法。...当所求解问题是某种事件出现的概率,或某随机变量期望时,可以通过某种“试验”的方法求解。简单说,蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。...随机点数量越大,得到的π越精确。 ? 由于DARTS点数量较少,π的不是很精确。通过增加DARTS数量继续试验,同时,运行时间也逐渐增加。 ? ?...蒙特卡洛方法提供了一个利用计算机中随机数和随机试验解决现实中无法通过公式求解问题的思路。它广泛应用在金融工程学,宏观经济学,计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域。

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GWAS计算BLUE2--LMM计算BLUE

GWAS计算BLUE2--LMM计算BLUE #2021.12.12 本节,介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型,计算最佳线性无偏估计(blue) 1....使用lme4包进行blue计算 这里,使用lme4包进行blue计算,然后使用emmeans包进行预测均值(predict means)的计算,这样就可以predict means作为表型进行GWAS...「注意,lme4直接计算的固定因子(RIL)的效应(BLUE),不是我们最终的目的,因为它是效应,有正有负,我们需要用预测均值将其变为与表型数据尺度一样的水平。」...95%的同学,在计算GWAS分析表型计算时,都是用上面的模型计算出blue,然后直接进行计算,其实还有更好的模型。...比如设置每个地点的残差异质,然后和残差同质的模型进行LRT检验,选择最优的模型。 比如设置每个地点与品种的互作的方差异质,比较方差同质的模型,选择最优的模型。 下节见。

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还分不清左,右?看这里!

表达式 要说清“三”,首先要说清表达式。 表达式由运算符(operator)和运算对象(operand)①构成的计算式(类似于数学上的算术表达式)。...早期C++字符串字面值实现为char型数组,实实在在地每个字符都分配了空间并且允许程序员对其进行操作,所以类似 cout<<&("abc")<<endl; char *p_char="abc";//...如果x视为右,那么,X anotherX=x;一句调用X类的移动构造函数,而我们知道,这个移动构造函数的主要工作就是x的p指针的赋给anotherX的p指针,然后x的p指针置nullptr...上例中,foo的调用以右(确切说是)get_a_X()实参,调用类X的移动构造函数构造出形参x,然后在函数体内对x进行一些操作,最后return X,这样的代码很常见,也很符合我们的编写思路...注意foo函数的返回类型定义X的引用,如果x,那么,一个右是不能绑定到左引用上去的。 避免这种情况的出现,C++规定:具名的右引用是左

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数组中空字段赋默认

defaultValue : value]) ); 在上面代码中,首先判断传入的对象是否数组,如果是数组则对其进行map()操作,否则将其转换成键值对数组并调用 Object.fromEntries...实现思路 如果传入的对象数组,则先使用map()方法对其进行遍历,然后对每个元素调用 replaceEmptyWithDefault() 函数进行处理,并将处理结果作为新数组返回。...对于每个键值对,我们使用解构赋值将其拆分成键 key 和 value,然后使用空合并运算符 ?? 替换为默认 defaultValue。...最终,我们使用Object.fromEntries()方法所有键值对结合成一个新的对象并返回。 使用上面这个函数,就可以很方便地处理数组和对象中的空

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Salesforce Tableau CRM Dashboards,查询条件设置默认

image.png 1.需求: 以特定用户登录时,查询条件项目默认设置成登录用户,普通管理员用户登录是无需设置默认, 以下是查询项目没有设置默认的情况。...image.png 2.查询条件设置默认 image.png 切换到Query模式下,添加以下代码。 "start": [ "!...{User.Name}" ], image.png 如下,现在使用任何用户登录情况下,查询条件都会设置当前用户查询条件。...image.png 但是我们的需求是只有特定用户登录情况下设置默认,所以需要写出分歧条件,首先需要做成Flow,取得所有用户名称和对应的Profile,用来进行用户身份判断 3.DataFlow做成...{User.Name}' 当登录用户的Profile是“Partner Community User”时,默认选择当前登录用户,以外时使用null,不设置默认 image.png Query创建成功

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计算最大

题意 给一个字符串类型的数字, 写一个方法去找到最大, 你可以在任意两个数字间加 + 或 * 样例 给出 str = 01231, 返回 10 ((((0 + 1) + 2) * 3) + 1) =...10 我们得到了最大 10 思路 本题的题意千万不要误解,这道题的题意是指只考虑顺序运算的情况下,即你只知道下一位是什么,如:891,有的同学可能会认为 8 * (9 + 1) 这样运算,得出结果...所以 891 的结果应该为 8 * 9 + 1 73. 理解题意后,可得知: 两个数之间运算,两者均不为 0 或 1,那么进行乘法运算显然可以得到最大的结果。...反之,当其中一个数 0 或 1时,进行相加运算会比乘法运算得到的好一些。...rs += Integer.valueOf(c + ""); } } return rs; } } 原题地址 LintCode:计算最大

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matlab插计算

1, 一维插interp1(x,y,X1,method) x = linspace(0,10,11) y = sin(x) plot(x,y,'-ro') 插方法有如下: method=‘nearest...') xnew = linspace(0,10,101) f = interp1(x,y,xnew,'spline') plot(xnew,f) 2,高维插 2.1 二维插 使用interp2(...举例: 1)插一个点 现在有一个高维数据(4维),横坐标是经度,纵坐标是维度,高是海拔,V的是在这三维中的水汽含量。...我现在有了V的数据,这个数据是(37,10,10)的大小,表示高有37层,经纬度分别都是10的大小(因此经纬度构成100的数据网格),现在要计算高500m,经纬度分别为(80,32)的点的(插) data_path...2)插两个点 上面插只在一个点(500,80,30)上进行,但有时我们要插的是很多个点构成的数组。

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使用程序计算近似Π

使用程序计算近似Π 一、前言 现在大多数语言,只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来的,是直接存储吗?还是计算来的。...虽然不知道具体是怎么实现的,但是我们可以使用一些简单的数学知识,来计算出近似的Π。 二、实现原理 我们小学就学过圆的面积公式,只不过那个时候我们直接使用3.14作为Π。...最后,n个矩形相加的公式: A = \sum_{i=1}^n\frac{\sqrt{R^2 - (\frac{i}{n}R-R)^2}}{n} 下面我们就可以根据公式用程序求出Π的近似。...三、代码实现 我们以单位圆例,圆(1/4个)拆分成n份,拆分n份我们可以用循环来实现。...当我们把n增大时,比如设置100000,结果: 3.1415876489413512 当我们不断增大n时,结果会越来越趋近Π。

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统计| p计算

p计算,R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标:p,对,你也许很清楚的知道它表达的意思,但是它是怎么算得的呢?不知道你是否知道呢?...这次介绍几种分布计算p的方法(套路)。 这里以两样本均值的假设检验例来说明。...1、大样本情况下 设样本XXx1、x2、⋯、xnx_{1}、x_{2}、\dots、x_{n},样本YYy1、y2、⋯、ymy_{1}、y_{2}、\dots、y_{m},它们的均值分布:x¯...、y¯\overline{x}、\overline{y},方差S2xn、S2ym\frac{S_{x}^{2}}{n}、\frac{S_{y}^{2}}{m}。...,原假设发生的概率,若是p小于0.05,发生概率小于0.05时,认为是小概率发生了,即是差异性显著,拒绝原假设。

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