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ArcMap栅格0设置NoData方法

本文介绍在ArcMap软件栅格图层0其他指定数值作为NoData方法。   ...在处理栅格图像时,有时会发现如下图所示情况——我们对某一个区域栅格数据进行分类着色后,其周边区域(即下图中浅蓝色区域)原本应该不被着色;但由于这一区域像元数值不是NoData,而是0,导致其也被着色...因此,我们需要将这一栅格图像0设置NoData。这一操作可以通过ArcMap软件栅格计算器来实现,但其操作方法相对复杂一些;本文介绍一种更为简便方法,具体如下所示。   ...随后,在弹出窗口中,我们只需要配置两个参数。首先就是下图中上方红色方框,选择我们需要设置栅格文件即可。...如果我们是需要对其他指定数值设置,就在这里填写这一指定数值即可。   设置完毕后,可以在栅格图层属性中看到“NoData Value”一项已经是0值了。

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python dataframe筛选列表转为list【常用】

筛选列表,当b列’1’时,所有c,然后转为list 2 .筛选列表,当a列'one',b列为'1'时,所有c,然后转为list 3 .a列整列,转为list(两种) 4....筛选列表,当a=‘one’时,取整行所有,然后转为list 具体看下面代码: import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame...当b列’1’时,所有c,然后转为list b_c = df.c[df['b'] == '1'].tolist() print(b_c) # out: ['一', '一', '四'] # 筛选列表...,当a列'one',b列为'1'时,所有c,然后转为list a_b_c = df.c[(df['a'] == 'one') & (df['b'] == '1')].tolist() print...(a_b_c) # out: ['一', '一'] # a列整列,转为list(两种) a_list_1 = df.a.tolist() a_list_2 = df['a'].tolist(

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设置jupyterDataFrame显示限制方式

jupyter显示DataFrame过长时会自动换行(print()显示方式)或自动省略(单元格最后一行直接显示),在一些情况下看上去不是很方便,可调节显示参数如下: import pandas as...pd pd.set_option('display.width', 500) #设置整体宽度 pd.set_option('display.height', 500) #设置整体高度 pd.set_option...('display.max_rows',100) #设置最大行数 pd.set_option('display.max_columns', 100) #设置最大列数 补充知识:pandas关于DataFrame...('display.max_rows', None) #设置value显示长度100,默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 以上这篇设置jupyterDataFrame...显示限制方式就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定列

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 这个随机数数组与 DataFrame 数据列合并成一个新 NumPy 数组。...首先定义了一个字典 data,其中键 “label”,一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 这个字典转换成了 DataFrame df。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一列。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 列作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定列,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量)

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量) 前言...环境 基础函数使用 DataFrame记录每个出现次数 重复数量 重复 打印重复 总结 ---- 前言         这个女娃娃是否有一种初恋感觉呢,但是她很明显不是一个真正意义存在图片...,我们在模型训练可以看到基本上到处都存在着Pandas处理,在最基础OpenCV也会有很多Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好操作图片数组真的是相当麻烦...,可以在很多AI大佬文章中发现都有这个Pandas文章,每个人写法都不同,但是都是适合自己理解方案,我是用于教学,故而我相信我文章更适合新晋程序员们学习,期望能节约大家事件从而更好精力放到真正去实现某种功能上去...Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame记录每个出现次数

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Go 100 mistakes之如何正确设置枚举

在编程语言中,枚举类型是由一组组成数据类型。在Go语言中,没有enum这样关键字。然而,处理一组最好方法是用类型别名和常量。但是,我们无法达到其他语言所能达到安全水平。...<< (10 * 1) ③ 在这一行,iota等于2,本行将会重复上一行表达式,因此 MB 被设置成了 1 << (10 * 2) GoUnknow 处理 既然我们已经理解了在Go处理枚举原理...我们实现一个HTTP处理以便JSON格式请求解码成Request结构体类型。该结构体将会包含一个Weekday类型Unknown。...然而,在Request结构体Weekday字段将会被设置成一个int类型默认:0。因此,就像是在上次请求Monday。...根据经验,枚举未知应该设置枚举类型。这样,我们就可以区分出显示和缺失值了。

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MySQL设置字段默认当前系统时间

问题产生: 当我们在对某个字段进行设置时间默认,该默认必须是的当前记录插入时间,那么就将当前系统时间作为该记录创建时间。...应用场景: 1、在数据表,要记录每条数据是什么时候创建,应该由数据库获取当前时间自动记录创建时间。...2、在数据库,要记录每条数据是什么时候修改,应该而由数据数据库获取当前时间自动记录修改时间。 实际开发: 记录用户注册时间、记录用户最后登录时间、记录用户注销时间等。...实现步骤:(如果使用数据库远程工具则直接设置,更简单!!!) 首先将数据表字段数据类型设置TIMESTAMP 将该字段默认设置CURRENT_TIMESTAMP

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Struts2栈(ValueStack)、Action实例、Struts2其他命名对象 小结

栈(ValueStack)   Struts2OGNL上下文设置Struts2ActionContext(内部使用仍然是OgnlContext),并将栈设为OGNL根对象。   ...我们知道,OGNL上下文中根对象可以直接访问,不需要使用任何特殊“标记”,而引用上下文中其他对象则需要使用“#”来标记。由于栈是上下文中根对象,因此可以直接访问。...那么对于对象该如何访问呢?...因为Action在,而栈又是OGNL根,所以引用Action属性可以省略“#”标记,这也是为什么我们在结果页面可以直接访问Action属性原因。...Struts2其他命名对象   Struts2还提供了一些命名对象,这些对象没有保存在,而是保存在ActionContext,因此访问这些对象需要使用“#”标记。

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HexoSEO优化-使用abbrlink设置永久链接随机

这里介绍一个 Hexo 插件 hexo-abbrlink,它能将 Hexo 生成永久链接转化为一个固定随机,极大缩短了永久链接长度。...一旦生成一个随机,之后对文章标题或者时间进行任何修改,这个随机 abbrlink 是不会发生任何变化,也 Hexo 维护提供了便利。...#npm install hexo-abbrlink --save 启用 abbrlink 以下设置均修改博客根目录下配置文件.config.xml 修改默认永久链接参数 # URL ## If...root: / permalink: posts/:abbrlink/ #这里就是永久链接参数设置 permalink_defaults: 当永久链接参数permalink: posts/:.../65535/ crc32+hex /posts/8ddf18fb/ crc32+dec /posts/1690090958/ 对于 crc16 算法生成随机,具有一个最大限度, 65536。

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JVMXms和Xmx参数设置相同有什么好处?

这里就写篇文章分析一下,JVMXms和Xmx参数设置相同有什么好处?首先来了解一下相关参数概念及功能。...当堆内存使用率降低,则会逐渐减小该内存区域大小。整个过程看似非常合理,但为什么很多生产环境却也两个配置相同呢?...其实关于在生产环境把Xms和Xmx设为相同也是Oracle官方推荐。...注意事项 其实虽然设置相同有很多好处,但也会有一些不足。比如,如果两个一样,会减少GC操作,也意味着只有当JVM即将使用完时才会进行回收,此前内存会不停增长。...但对于IBM虚拟机,设置一样会增大堆碎片产生几率,并且这种负面影响足以抵消前者产生益处。

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