Matplotlib pcolormesh网格与datetime对象不兼容_操作数类型冲突: datetime2与tinyint不兼容_Mypy:与函数字典不兼容的类型(对象) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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WRF如何转换投影+模拟台风路径可视化

Patch插值（patch）：优点：Patch 插值是一种多步骤的插值方法，通过将目标区域分成多个小块并进行插值，可以更好地处理不规则网格和不连续数据。它能够提供较高的插值精度。...最近邻插值（nearest_s2d）：优点：最近邻插值是一种简单快速的插值方法，它直接使用最近的一个源网格点的值来进行插值，不涉及其他计算。...缺点：最近邻插值无法提供平滑的插值结果，可能导致插值值的不连续性，并且对于密集网格而言可能会引入一些误差。...这种方法可以在某种程度上避免最近邻插值带来的不连续性，并提供稍微平滑的插值结果。缺点：反转最近邻插值在处理密集或高分辨率网格时可能会导致计算复杂度较高的问题，并且在插值过程中可能存在一定的误差。...扩展：利用WRF数据与台风实况表格进行模拟台风路径与实况对比完整文件与代码在此

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气象绘图——复杂的三维图

这里主要依靠axes3D自身的相关命令，与matplotlib的demo——Draw flat objects in 3D plot。..._axinfo['tick']['inward_factor']=0.25 从上往下依次是关闭grid网格、关闭三轴格式与颜色、重新设置刻度系统。...这样，我们可以得到一个没有灰色背景与网格的纯色三维图，如果没有更高的要求，到这里其实已经很素净了，不过我们的要求不止这些。...由于我们使用的是pcolormesh函数，所以所有的栅格类数据都可以这样进行剖面可视化，经过与平面出图对比，应该是没有多大问题的。...，对三维坐标的lon,lat,level进行网格化： Y,Z,X=np.meshgrid(lat,lev,lon) 因为这段程序使用的是我当时学习的原始程序，所以网格化顺序严格与demo相同，后期可以不使用这种网格化顺序

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风云卫星AWX格式读取与可视化

., 125, 125, 125]]], dtype=uint8) Coordinates: * time (time) datetime64[ns] 2023-02-17 lat...nan, nan], [187., 189., 190., ..., nan, nan, nan]]]) Coordinates: * time (time) datetime64...利用Matplotlib绘制无投影的云图 import matplotlib.pyplot as plt from awx import Awx fpath = '/home/mw/input/awx3540...may lead to incorrectly calculated cell edges, in which case, please supply explicit cell edges to pcolormesh...figsize=(10, 8),dpi=100) ax = plt.axes(projection=proj) ax.set_extent(extent, crs=proj) # 添加经纬度网格和刻度

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Matplotlib库

One of these is seaborn 中文pdf plot创建在matplotlib中，所有plot都存在与Figure对象中，需要先利用matplotlib.pyplot.Figure...(annotate=text+arrow) from datetime import datetime import pandas as pd fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot...(2007, 10, 11), 'Peak of bull market'), (datetime(2008, 3, 12), 'Bear Stearns Fails'), (datetime...X和Y必须都是二维的，形状与Z相同(例如，通过numpy.meshgrid创建)，或者它们必须都是一维的，这样len(X) = M是Z中的列数，len(Y) = N是Z中的行数。...如果没有，则返回到 rcParams[“lines.linewidth”] 分类图绘制 pcolormesh([X, Y,] C, **kwargs)

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关于WRF插值站点的二三事

as plt #由于meteva函数调用的是宋体，当前镜像的matplotlib字体库无宋体，先设置现有的tff plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Source...() 创建了一个二维网格 (xx, yy)，其中包含了整个模型的网格坐标信息 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(nx) * dx + x0, np.arange(ny) *...((x, y), z, (our_lons, our_lats), method='cubic') # 绘制投影后的数据 plt.pcolormesh(z_target_grid) plt.colorbar...]]]]]]) Coordinates: * member (member) int64 0 * level (level) int64 0 * time (time) datetime64...实际上在meteva的插值就使用了两种：最临近插值与双线性插值。效果好坏还需大家自行试验。完整文件与代码在此

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Python可视化二维高斯分布

()、plt.imshow()、plt.pcolormesh())可以帮助我们完成这一目标。...%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') import numpy as np...1.4 Smooth Filled Contour 有时我们需要平滑的过渡效果，plt.imshow()函数可以将二维网格数据插值为平滑的图像。...除了plt.imshow()函数，plt.pcolormesh()函数也可以用来绘制平滑的图像效果。...z = z_ret else: z += z_ret return z 其余的步骤与前面的例子相同

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SHA指纹算法进行版本管理，解决对象流序列化与反序列化不兼容的问题

首先，我们先说一下什么是对象流的序列化与反序列化。...我们知道代码创建的对象起初是存在计算机内存中的，将内存中的数据存入磁盘则是“序列化”；将磁盘中的文件数据重新加载到内存，称为“返序列化”；将内存中的数据先封装成对象，再将对象与流的形式进行与硬件磁盘，内存的交互行为...，则称之为“对象流的序列化与反序列化”。...java对象的序列化机制采取了SHA码的前8个字节作为类的指纹。在读入一个对象的时候，会拿着指纹与当前类的指纹比对，如果不匹配，说明这个类已经产生了变化，因此反序列化时会产生异常。...而使用SerialVersionUID后就指定了类的指纹一定就是这个了，所以反序列化的时候能够匹配上，但这也不代表就一定能反序列化成功，这又是为何呢？

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两个气象雷达库的简单使用

前置任务：安装与升级 !...range (range) float64 250.0 500.0 750.0 ... 2.295e+05 2.298e+05 2.3e+05 * time (time) datetime64...| | fig (matplotlib.figure.Figure): The figure to plot on. Optional....| | norm (matplotlib.colors.Normalize): Customized norm data. Optional....| | cmap (matplotlib.colors.Colormap): Customized colormap. Optional.

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KNN两种分类器的python简单实现及其结果可视化比较

在scikit-learn 中，与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from...')clf.fit(X, y) #用KNN来拟合模型，我们选择K=15，权重为距离远近h = .02 #网格中的步长#确认训练集的边界 #生成随机数据来做测试集，然后作预测 x_min, x_max...3.分类器RadiusNeighborsClassifier的python实现以及结果的可视化其步骤与2中KNeighborsClassifier步骤基本相同，主要是在拟合与预测上采用KNeighborsClassifier...此图与上图相比，还是有不同的，特别是绿色区域范围扩大了。哪种方法比较好呢？

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数据科学 IPython 笔记本 8.16 地理数据和 Basemap

Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包，它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。...有用的是这里显示的地球不仅仅是一个图像; 它是一个功能齐全的 Matplotlib 轴域，它可以理解球面坐标，这使我们可以轻松地在地图上绘制数据！...其中一些特定于地图的方法是： contour()/contourf()：绘制等高线或填充的等高线 imshow()：绘制图像 pcolor()/pcolormesh()：为不规则/规则网格绘制伪彩色图...import datetime timeindex = date2index(datetime(2014, 1, 15), data.variables[...()方法绘制数据的颜色网格。

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如何在一张图上同时绘制云图和降水

导入库并可视化 import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import numpy as...因此需要提前将影像的坐标单位换算为与地图投影匹配的米单位,然后再传入投影变换,进行坐标转换到地图上。...它适合直接可视化大规模的不规则网格数据,比如常见的卫星影像等。...是地图绘制过程中的一种非常有效和高效的方法 2.绘制era5小时降水 import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import...engine='pynio') prhour=pr.TP_GDS0_SFC_acc1h * 1000 # 创建地图投影 projection = ccrs.PlateCarree() # 创建地图和子图对象

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Naïve Bayes（朴素贝叶斯）

在决策理论中，贝叶斯推断与主观概率密切相关，通常被称为“Bayesian probability(贝叶斯概率)”。...Gaussian Naïve Bayes（高斯朴素贝叶斯）处理连续数据的时候，一个比较典型的假设是与每个分类相关的连续值是按照高斯分布分布的。...在上面的例子中，所得到的是 X 轴上 [0, 1, 2] 和 Y 轴上 [0, 1] 构成的一个 3x2 的网格，共有 6 个点。...matplotlib.pyplot.pcolormesh Create a pseudocolor plot of a 2-D array....pcolormesh要快得多，所以对于大型数组来说，pcolormesh是首选。

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手把手教你使用sklearn快速入门机器学习

它有以下几个特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家使用，可在各种环境中重复使用建立在 NumPy，SciPy 和 matplotlib 上开放源码，可商业使用 - BSD license...回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有：SVR（支持向量机）、 ridge regression（岭回归）、Lasso，常见的应用有：药物反应，预测股价。...聚类：将相似对象自动分组，常用的算法有：k-Means、 spectral clustering、mean-shift，常见的应用有：客户细分，分组实验结果。...import matplotlib.pyplot as plt sepal_length_list = iris.data[:, 0] # 花萼长度 sepal_width_list = iris.data...，填充方案为 Z # cmap 表示使用的主题 plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired) # 将训练数据所表示的样本点填充上颜色 plt.scatter

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svm_iris

利用支持向量机来分类鸢尾花 from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split def iris_type...:, 1].min(), x[:, 1].max() # 第1列的范围 x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j] # 生成网格采样点...'r', 'b']) grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同...alpha = 0.5 plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light) # 预测值的显示 plt.plot(x[:, 0], x[:, 1], '

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一文掌握sklearn中的支持向量机

可输入"linear", "poly", "rbf", "sigmoid", "precomputed", 或者可调用对象（如函数，类等）。...如果给出可调用对象，则这个对象将被用于从特征矩阵X预先计算内核矩阵。该矩阵是一个(n_samples, n_samples)结构的数组。...参见非线性SVM与核函数。...量纲不统一对SVC的影响在线性数据集--乳腺癌数据集上实验。...代码附录一 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap

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【机器学习】第七部分：模型优化

验证曲线与学习曲线 ① 验证曲线验证曲线是指根据不同的评估系数，来评估模型的优劣. 例如，构建随机森林，树的数量不同，模型预测准确度有何不同？..."gamma": [1, 0.1, 0.01, 0.001] } ] model = ms.GridSearchCV(svm.SVC(), params, cv=5) # 创建网格搜索对象...fontsize=14) mp.xlabel("x", fontsize=14) mp.ylabel("y", fontsize=14) mp.tick_params(labelsize=10) mp.pcolormesh...打印输出： best_score_: 0.95 best_params_: {'C': 1, 'gamma': 1, 'kernel': 'rbf'} 执行结果可视化： ③ 随机搜索随机搜索的思想与网格搜索比较相似...随机搜索一般会比网格搜索要快一些，但是和网格搜索的快速版一样，它的结果也是没法保证的。

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python计算与绘制WRF降水量

as plt from matplotlib.cm import get_cmap import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature...projection=wrf_proj) # 设置地图范围 ax.set_xlim(cartopy_xlim(RAINC)) ax.set_ylim(cartopy_ylim(RAINC)) # 绘制降雨量分布（pcolormesh...方法进行格点绘制） #im = ax.pcolormesh(to_np(lons), # to_np(lats), # to_np...shrink=1) cbar.set_label('Rainfall (mm)', fontdict={'size':20}) cbar.ax.tick_params(labelsize=20) # 添加经纬度网格线...#小练习：绘制小时降雨量与累积降雨量（用组图形式展示） import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4

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指数夏普 VS 相关矩阵：多场景数据模型

这是一个包含3类100×100相关矩阵的数据集：与压力市场相关的相关矩阵与反弹市场相关的相关矩阵与正常市场相关的相关矩阵压力市场定义在研究期内（252个交易日），100只等权重股票组成的股票池夏普指数低于...as np import fastcluster from scipy.cluster import hierarchy from scipy.stats import rankdata import matplotlib.pyplot...as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('data.../SP500_HistoTimeSeries.csv') df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], infer_datetime_format=True) df.index...下面我们展示了一些重新排序的相关矩阵，它们与压力市场状态相关。

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Basemap系列教程：绘图

不规则网格，效果差异可在此链接进行查看 [注4] 其余可能的参数可查看matplotlib 官方文档 [注5] labels 可以被添加到图中，比如 Basemap系列教程：基本函数部分 contour...不规则网格，效果差异可在此链接进行查看 [注4] 其余可能的参数可查看matplotlib 官方文档 [注5] from mpl_toolkits.basemap import Basemap import...为了看到结果，linewidth 不能是 None linewidths 六边形的线宽，默认为 None，即不绘制边界 alpha 表示 layer的透明度注意：旧版本的库不支持 hexbin...[注8] pcolor 此函数的行为和 pcolormesh 几乎完全相同。...pcolormesh 创建伪彩色图 pcolormesh(x, y, data, *args, **kwargs) 见 Basemap 系列教程：基本函数绘制栅格数据部分 plot 在地图上绘制

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【机器学习】第三部分壹：逻辑回归

分类问题的损失函数对于回归问题，可以使用均方差作为损失函数，对于分类问题，如何度量预测值与真实值之间的差异？...], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]]) y = np.array([0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0]) # 创建逻辑分类器对象...x[:, 0].min() - 1 right = x[:, 0].max() + 1 buttom = x[:, 1].min() - 1 top = x[:, 1].max() + 1 # 产生网格化矩阵...利用逻辑分类器实现多元分类示例代码如下： # 多元分类器示例 import numpy as np import sklearn.linear_model as lm import matplotlib.pyplot...5.7, 1.5], [5.4, 2.2]]) # 输出（多个类别） y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]) # 创建逻辑分类器对象

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