接着上次，之前说了S波段气象雷达数据的处理及绘图，这次说一下C波段双偏振多普勒雷达数据的处理和绘图。...通过双偏振技术的应用，对云和大气水凝结物的物理特性有了更深的了解，提高了雷达的测雨精度，提高了雷达对冰雹等大气水凝结物的识别能力，预报云内过冷水的出现，从而更准确地进行气象预报[注1]。...关于数据说明的具体信息查阅文档[注2]。 由于此雷达基数据中存储了雷达的坐标，因此不需要指定雷达坐标，但加入了debug信息。...读取流程 由于双偏振雷达的数据结构和S波段多普勒雷达的数据结构不同，因此，在确定读取流程之前，先看一下雷达数据的存储结构： ?...最后当然还是要上一张效果图了，毕竟不能纸上谈兵嘛！ ?
气象雷达是气象中应用非常广泛的一种工具，通常可以用来进行强对流天气大预警和预报。 气象雷达数据通常为二进制编码数据，而且不同波段的雷达数据所采用的编码方式也会有所不同。...目前国内常用的雷达有SA/SB，CB多普勒雷达，X波段双偏振多普勒雷达等。除此之外，还有采用了其它数据结构的雷达数据，比如HDF5，netcdf等。 这一次主要讲一下SA/SB波段雷达数据的处理。...不要拿到数据之后就开始码代码，应该先根据数据格式以及想要实现的功能绘制流程图，就算不绘制流程图，也要确定读取的大概步骤。 比如读取SA/SB雷达数据，根据雷达基数据格式进行读取 [注1]。...SA/SB雷达数据每条径向数据长度是固定的，为2431字节，CB雷达数据每条径向数据长度为4132字节，而且存储数据时是按照径向顺序存储的。.../SB雷达数据(已测试)。
let option = { /* 标题 / title: { text: '自定义雷达图' }, / 说明图 / legend: { data: ['图一','图二', '张三', '李四.../ splitLine: { lineStyle: { color: 'rgba(255, 255, 255, 0.5)' } } } ], series: [ { name: '雷达图
学习林骥老师的数据可视化的每种图表时，原来代码略微修改，使其适用于自己工作业务中的数据可视化。...林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 引用林骥老师关于雷达图的使用场景： 雷达图的背景一圈一圈地像雷达，用多边形来展现数据的大小...（1）如果在一个雷达图中展现超过 2 组数据，会让图表难以阅读。 （2）变量的个数不宜过多，否则密密麻麻的线条可能让人抓不到重点。...endpoint=False) # 增加第一个 angle 到所有 angle 里，以实现闭合 angles = np.concatenate((angle, [angle[0]])) # 倒转顺序，以让雷达图顺时针显示...set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels=label) ax2.set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels=label) # 画雷达图
从中国天气网爬取雷达图，由于获取到的图片均是 png 位图，因此读取图片数据并重新绘图，从而得到质量更高的图。...对比一下两张图可以发现重新绘制后的效果也还是不错的，当然也存在一些问题，原来的图中的地理分界线在重新绘制的图中出现了一些线，这是导致不完美的地方。...两个图的配色还是有一些差异，比如[15, 20], [30, 35] 两个区间。
本篇讲解如何用matplotlib 画雷达图（蛛网图）。 第一个例子来自matplotlib官网，封装比较多，看起来有点复杂，但本质上是在极坐标系下画封闭的曲线图。 ?...代码如下： ''' matplotlib雷达图 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 雷达图 def plot_radar...ax.set_title("matplotlib雷达图", va='bottom', fontproperties="SimHei", fontsize =14,color="g")..._': labels = np.array(['水','火','风','云','雷','电']) #标签 data = np.array([95,60,80,60,70,88]) # 数据...score = 100 # 其可选的选项有1分制、5分制、10分制、100分制 # 画雷达图 plot_radar(labels, data, score)
(PRD.fields[1]) #提取变量，可以尝试更改数字查看，改变的是仰角 dbz=PRD.fields[1]["dBZ"].values #是data array格式，可以学习xarray进行对数据细化处理...norm=norm, shading='auto', **kwargs) 说明一下，普通的业务用双偏振雷达是不开RHI模式的，所以画成这鸟样 不过这个数据是单偏振格式的，双偏振的数据会多几个变量 什么，...你说RHI是什么 当然是垂直扫描 1.1.4 剖面图 from pycwr.io import read_auto import matplotlib.pyplot as plt from pycwr.draw.RadarPlot...shading=shading) 1.2.3 剖面图(不是rhi) from cinrad.visualize import Section rl = list(f.iter_tilt(230, 'REF
[key for key in results[0].keys()] score = [[v for v in result.values()] for result in results] # 使雷达图数据封闭...concatenate(): 使雷达图的数据是环形封闭的，concatenate()函数的第一个参数是一个元组，元组中的每个元素是一个数组，concatenate()函数将这些数组连接到一起，组成一个新的数组...要让绘制的雷达图封闭，将数据的第一个值连接到数组的结尾即可。 本文用折线图plot()来绘制雷达图，使用figure()函数设置好图形的大小和清晰度，然后使用subplot()函数来创建一张子图。...极坐标系设置完成后，使用子图对象ax调用折线图函数plot()，即可绘出雷达图。如果有多组数据，多次调用plot()函数即可。...在第二次绘制雷达图时，将两位同学的成绩分到两张不同的雷达图中，并用text()方法设置了每个维度的数据标注，使用fig对象的suptitle()方法来设置整张图形的标题。
1、前言 泰勒图可以全面直观地比较模拟的极端温度与观测的极端温度的一致性，它是由模拟场与观测场的空间相关系数、相对标准差及其中心化的均方根误差组成的极坐标图，中心化的均方根误差越接近0，空间相关系数和相对标准差越接近...2、数据处理 导入模块 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams import numpy as np import...pickle import skill_metrics as sm from sys import version_info 读取数据 def load_obj(name): # Load...self.pred1 = pred1 self.pred2 = pred2 self.pred3 = pred3 self.ref = ref 3、绘制泰勒图...泰勒图1： if __name__ == '__main__': # Set the figure properties (optional) rcParams["figure.figsize
6、图表6 雷达图1.雷达图的实现步骤步骤1 ECharts 最基本的代码结构<!...max: 100}, { name: '拍照', max: 100}, { name: '跑分', max: 100}, { name: '续航', max: 100}]步骤3 准备具体产品的数据
气象雷达简介 气象雷达是专门用于大气探测的雷达。它是一种主动式微波大气遥感设备。...在国内，我们最常见到和使用的气象雷达，是新一代多普勒天气雷达(CINRAD)。我们在气象局之类建筑楼顶上见到的那些球形建筑，大都属于这一种雷达。...这种雷达可以探测反射率因子、多普勒径向速度、谱宽等基本气象要素，从而为短临尺度上的天气预报和预警提供数据支撑。特别是雷达反射率数据，因为其与强对流天气系统直接相关，最常被大家使用。...气象雷达的工作原理 要想了解气象雷达的数据结构，首先要知道雷达是如何工作的，为此我特意又把相关知识学习了一遍，感兴趣的小伙伴也可以看一看：学习资源 | 雷达气象学课程（南信大官方） 雷达主要有以下几种扫描形式...实际上，我们获取的每一层雷达反射率数据，是由约360条射线，每条射线上每隔1公里的点上的气象要素拼成的一个三维的圆锥面。
雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法,雷达图通常用于综合分析多个指标，具有完整，清晰和直观的优点。 ?...下面以实际例子给大家讲解一下雷达图的应用场景和绘制方法： 一、比较汽车性能 这类雷达图一般用于比较同类事物不同纬度性能的优劣，以奥迪A4L时尚动感型和凯迪拉克CT4精英型为例，我们来画一下这两种汽车的雷达图...的bg_color参数，可以改变背景颜色 2.通过设置add_schema的schema参数，可以添加更多纬度变量 3.通过设置LineStyleOpts的color参数，可以设置线的颜色和宽度 通过雷达图...通过增加数据种类，可以比较同一纬度、不同时间下的差距，如上图，通过展示北京、上海两座城市12天的天气情况，可以清晰的看出上海的天气要比北京好。
雷达图比较相对于中心点的三个或更多变量的值。 当您无法直接比较变量时，此功能非常有用，尤其对可视化性能分析或调查数据特别有用。 ...在Excel中创建雷达图非常简单。 在本文中，我们将向您展示如何创建两种类型的雷达图：常规图(如上面的图)和填充图(如下面的图，它填充区域而不是仅显示轮廓)。 ...为了使我们的雷达图具有更大的影响力和更清晰的数据，我们将轴修改为从三开始而不是零开始。 ...当您仅使用一个数据序列创建雷达图时，轴不会像上一个示例那样从零开始。 而是，最小界限将是所选单元格范围内的最小数字。 在我们的例子中，最小界限为4.4，比Keith的最低分数低一个刻度。 ...请注意，如果我们要创建多个雷达图(例如，我们想为我们的每个教练员显示一个单独的图)，我们将要确保轴范围是一致的，以便数据显示不会产生误导。
“通用航空气象敏感条件预警服务系统”，在接入本地雷达和可用的探测数据后实现通用系统服务。...需要以下专业的技术储备： A、雷达气象学--包括雷达探测原理、雷达产品开发、流行的雷达算法、外推预报算法等 B、气象数值模式--常用数值模式预报的方法、数值模式预报的运行 C、气象探测数据的处理---数据质量控制...我们气象中用的雷达图只显示出探测到的气象信号，需要预报员去分析和识别，如果在行业中应用，就需要去“气象专业化”，利用行业术语去转化。另外对用户最有效的发布方式，也需要按照用户的需求去实现。 ?...产品概念设计图 （4）逻辑设计 ? 系统逻辑设计图 （5）系统实现 ?...系统实现图 3、行业应用分析 将雷达探测技术、数值模式以及GIS技术等多种先进技术应用在行业气象服务中将会非常有前景，难点在于如何做到真正的将行业特点与气象技术融合。
本专栏将使用tableau来进行数据分析，Tableau数据分析-Chapter13雷达图和凹凸图，记录所得所学，作者：北山啦 文章目录 本节要求 1 雷达图 1.1 数据表处理 1.2 创建计算字段...1.3 绘制雷达图 1.4 调整雷达图 2 凹凸图 2. 1 超市各年份利润的凹凸图 本节要求 1 雷达图 雷达图主要是用来进行多个维度的比较和分析 1.1 数据表处理 数据展示 可以看出有能力...1.4 调整雷达图 点击第一个图的标签->允许标签覆盖其他标记 右边空白处右击->筛选器->F1，选择玩家A调整进攻能力和进攻能力1处的两个标签其中一个永不显示。...推荐阅读： Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、...树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图
简介 气象预测是通过气象数据和模型对未来某一时间和地点的天气情况进行预测。 具体步骤如下： 1. 数据采集：从气象观测站、卫星等获取气象数据，包括气压、水汽、风速、温度、降雨、云量等。 2....数据清洗：对采集到的数据进行质量检查、处理和筛选，去除异常数据和不合理数据。 3. 数据处理：将清洗后的数据通过插值、平滑等方法处理成空间和时间上连续的气象场。 4....模型选择：根据预测的时间范围、区域和目的，选择合适的气象模型，如数值天气预报模型、统计预报模型等。 5. 模型运行：将处理好的气象场输入到模型中，进行数值计算，得出预测结果。 6....预测结果评估：根据历史数据和实测数据，对预测结果进行评估和校正，提高预测精度。 7. 结果输出：将预测结果以图表或文字形式输出，进行分析和应用。...ee.Feature(geometry1, {'name': 'bangor'}), ee.Feature(geometry2, {'name': 'livepool'}) ]); // 绘制气温预测图
比如要制作如上的雷达特效。我们用虚幻引擎的shader编辑器来做，因为它对图形化hlsl语言的支持非常好，因为这个是纯二维的CG特效，我们使用后期处理（post process）材质来表现。...首先进行阶级分析，这个雷达图（虽然不知道这种图案与现代雷达有什么关联）由3个部分组成，分别是： 同心圆环剔除 扇形渐变（极坐标的线性渐变） 圆形剔除 所以我们一个一个做。...使用的截屏插件（滚动截长图）：Blueprint Graph Screenshot (Regardless of screen size) 此shader的整体性能： User interpolators
深度学习已经在气象领域显示出很好的应用前景，并且已经在降水短临预报、雷达图像生成、锋面检测等方面取得了不错的进展。为了更有效的训练和验证这些复杂的算法，需要大量多样化的高分辨率数据集。...目前有很多公开的PB级天气数据，比如静止气象卫星、天气雷达等。然而，这些数据集的大小和复杂性阻碍了深度学习模型的训练。...在对模型结果的评估时采用了多个评估指标，如下： 论文中针对降水短临预报和雷达图像生成进行了详细的介绍，并给出了模型结果的评估。 下面两张图是降水短临预报的深度学习模型训练结果。...下面是雷达图像生成模型的结果： 图4 三个不同损失函数训练的雷达图像生成模型结果 关于模型框架和评估结果的详细介绍可以阅读原论文，这里不再进行过多的介绍。...如果你想更快的上手深度学习在气象领域的应用，那么可以下载数据集、官方提供的手册和源代码进行尝试了。
假设某天某地每三个小时取样的气温为 0时 3时 6时 9时 12时 15时 18时 21时 24时 3℃ 5℃ 6℃ 3℃ 1℃ 3℃ 3℃ 2℃ 3℃ 针对温度变化趋势绘制雷达图： 代码如下： import...import matplotlib.pyplot as plt #标签 labels = np.array(['3℃','5℃','6℃','3℃','1℃','3℃','3℃','2℃']) #数据个数...dataLenth = 8 #数据 data = np.array([3,5,6,3,1,3,3,2]) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth...linewidth=2) ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei") ax.set_title("温度变化雷达图
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