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使用metpy台风数据换为极坐标系

研究台风的同学们应该都接触过需要计算以台风为中心的方位角平均物理量,这就需要将笛卡尔坐标系中的数据到极坐标系,再对各个方位角的数据进行平均。...本项目就是利用metpy里calc这个计算模块,以ERA5数据为例,给定一个台风中心,选取层次为500 hPa,进行插计算,数据从笛卡尔坐标系插为极坐标系,并对两个结果进行对比分析。...lon_a,lat_a = mpcalc.azimuth_range_to_lat_lon(azimuths,ranges,lon_t,lat_t) #因为ERA5的数据分辨率是0.25°,为了保证插后不产生...flatten(), grid_out, method='cubic') u_out = u_out.reshape((len(azimuths),len(ranges))) 对比检验 #画填色图检验插数据...插后的数据是方位角和半径的函数,后续就可以利用插后的数据在不同方位角上进行数据分析了。

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两张照片就能视频!Google提出FLIM模型

传统的都是对帧率进行上采样,基本上就是对近乎重复的照片进行插,如果两张图片的时间间隔超过了1秒,甚至更多,那就需要模型能够了解物体的运动规律,也是目前模型的主要研究内容。...而FLIM只需要一个统一网络,使用多尺度的特征提取器,在所有尺度上共享可训练的权重,并且可以只需要就可以训练,不需要光流或者深度数据。...融合:输出结果图像(fusion) FILM的最后阶段在每个金字塔层级处时间t处的尺度无关的特征图和双向运动连接起来,然后将其送入UNet-like解码器以合成最终的中间。...FLIM也是第一个Gram矩阵损失应用于的工作。研究人员发现这种损失能有效地解决图像的锐度,以及在不透明的情况下保留图像细节,还能够在具有大运动量的序列中消除干扰。...使用的数据集包括Vimeo-90K , UCF101 和 Middle- bury,以及最近提出的大运动数据集 Xiph。研究人员使用Vimeo-90K作为训练数据集。

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窥探Swift之新添数据类型元组与可选

今天的博客中就总结一下关于Swift中相对Objc新添加的两个数据类型:元组(Tuple)和可选类型(Optional)。...一、Swift中的元组(Tuple)   元组类似于C语言中的结构体(Struct),用来存储一组相关的,并且允许这些相关的类型不同。元组一般在数组返回多个的时候使用。     1....3.还可以通过元组的下标索引来获取元素的元组的下标是从零开始的,下面是通过元组的下标来获取元组的元素的。 ?     ...4.我们还可以显式的指定元组的每个元素的类型,下面就为元组student1每个元素指定了数据类型,前两个是字符串类型,后两个是整型。...如果你尝试着给字符串类型的元素赋值整型数据,则编译器会报错,同时会提示元组每个元素指定的数据类型。 ?     5.给元组的每个元素赋上正确的,就会在Playground上显示出每个元素应有的

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Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe)

Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框。..."b" : b}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入的 print(data) 输出结果: 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 data=data.T#置之后得到想要的结果...(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索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ZaLou.Cn!

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LLM2Vec介绍和Llama 3换为嵌入模型代码示例

但是这篇论文LLM2Vec,可以任何的LLM转换为文本嵌入模型,这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于文本数据换为数值形式的向量表示,这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法,用于仅解码器的大型语言模型(LLM)转换为强大的文本编码器。...此外,当LLM2Vec与监督对比学习相结合时,还在仅使用公开可用数据的模型中实现了最先进的性能。...利用LLM2VecLlama 3化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation

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