我有一个数据数组,其中包含了全球各地lat、lon点数的值列表。我想为特定的城市提供一个lat,lon值的列表,并应用在那些lat,lon点上的值来创建一个数据。为了实现这一点,我执行下面的代码。
df1=pd.read_csv('E:/Riskpulse_HD/TroPYcal/GenscapePortList.csv')
lats=df1['Latitude']
lons=df1['Longitude']
count_city=[]
for idx,(lon,lat) in enumerate(zip(lons,lats)):
v
我可以在netcdf4中创建变量并复制属性,如下所示:
out_var = hndl_out_nc.createVariable(name_var, var.datatype, var.dimensions)
out_var.setncatts({k: var.getncattr(k) for k in var.ncattrs()})
xarray的对应版本是什么?
我正处于SSAS的学习阶段,正在关注一本关于这方面的书。试图通过从adventureworksDw数据库中选取DimDate表来部署一个具有时间维度的简单多维数据集,并得到以下错误: Errors in the metadata manager。'Date‘离散化属性不能有相关属性 不可用 无法提供代码,因为它是使用Dimdate表的简单多维数据集。
下面的代码显示了我是如何创建模型管道的,在这个过程中,只有回归器发生了变化。我正在尝试使用随机森林、线性回归和GBT模型,但当在一台机器上执行与在一组机器上执行时,所有这些模型都显示出不同的结果。在这两种设置中,所有默认设置都使用完全相同的EMR集群配置。
def _create_training_pipeline(self, regressor_name, tuned_model=None):
if tuned_model is None:
tuned_model = {}
stages = []
for col in self._string_col
我们知道xarray通过标签来处理数据。也就是说,将两个数据集相加或相乘是在相同的维度和坐标下进行的。然而,我有一个关于xarray乘法运算后结果的形状的问题。
代码如下所示:
import xarray as xr
import numpy as np
a = xr.DataArray([0,1,2,3],dims=['x'],
coords={'x':[10,20,30,40]})
b = xr.DataArray(np.array([[0,1,2,3],[0,100,200,300]]),
我是非常新的pmml和寻找一个例子,如何创建一个派生的字段为以下逻辑?
if var1 < 100 and var2 <= -1 then binvalue '--'
else if var1 >= 100 and var2 <= -1 then bin value = '+-'
else if var1 >= 100 and var2 > -1 then binvalue = '++'
else if var1 < 100 and var2 var2 >-1 then binvalue =