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Python 批量重采样、掩膜、坡度提取

1.以30m空间分辨率的DEM数据为基础数据,重采样为40、50、60、70、80、90、100、110、120 m共10组不同分辨率的DEM。 2....使用ArcPy进行处理 1.1 将五景DEM数据镶嵌起来然后利用ArcPy进行批量重采样,具体代码如下所示: import arcpy in_raster = r"C:\Users\Admin\Desktop...1.2 将重采样得到10组不同分辨率的DEM,利用行政区的矢量边界,编写Python代码进行批量剪裁,具体代码如下所示: import arcpy,os,glob from arcpy import env...Tips: 在编写ArcPy代码进行DEM数据的批量重采样的时候出现了报错,经过排查发现主要原因是因为out_raster = out_raster_workspace +"resample_" + str...(n) + ".tif"这一句代码出现了错误,我们对DEM数据进行重采样,从30米到120米一共有10景DEM数据,输出的每个DEM的名称肯定是不一样的,都是根据DEM数据的分辨率来进行命名,采用的Python

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    Python算法题----列表去重

    有这样一个列表[1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 4, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9, 10, 10], 写一个函数,将其重复元素去除。...解法一: Python的内置特性 利用python set数据结构的不重复行,转换为set,然后再转为list,一行代码搞定 def uniqList01(data=None):     return ...list(set(data)) 解法二: 遍历搜索去重添加 创建一个新列表,遍历旧的列表,先把第一个塞进新列表中,然后判断每一个元素在新列表中是否存在,不存在就塞进去。...            newdata.append(i)     return newdata 解法三: 双指针比较跳过重复 i,j两个指针分别指向第i个和第i+1个元素,比较,相等j后移,直到不等将第i个元素加到新列表

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    python dataframe筛选列表的值转为list【常用】

    筛选列表中,当b列中为’1’时,所有c的值,然后转为list 2 .筛选列表中,当a列中为'one',b列为'1'时,所有c的值,然后转为list 3 .将a列整列的值,转为list(两种) 4....筛选列表,当a=‘one’时,取整行所有值,然后转为list 具体看下面代码: import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame...0 one 1 一 1 one 1 一 2 two 2 二 3 three 3 三 4 four 1 四 5 five 5 五 """ # 筛选列表中...列中为’1’时,所有c的值,然后转为list b_c = df.c[df['b'] == '1'].tolist() print(b_c) # out: ['一', '一', '四'] # 筛选列表中...', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five'] ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five'] """ # 筛选列表

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    python技巧(2)--碾平列表和列表去重

    总第 116 篇文章,本文大约 1000 字,阅读大约需要 3 分钟 今天介绍和列表相关的两个小技巧: 碾平列表(flatten list),也就是列表里的元素也带有列表的情况; 列表去重,保留原始顺序和不保留顺序的做法...碾平列表 碾平列表(flatten list ),即当列表里面嵌套列表,如何将这些子列表给取出来,得到一个不包含子列表的列表,示例如下: list1 = [1, [2, [3,4]], 5] =>new_list...列表去重 列表去重可能会破坏原有的顺序,所以下面分别介绍保留顺序和不保留顺序的做法。...去重,但改变顺序 去重但改变顺序,两种方法 方法1 就是利用 set 进行去重 l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = list(set(l1)) print l2...方法2 是利用字典的键不重复的特性,将列表的元素作为一个字典的键,然后返回这个字典的所有键,即可实现去重的操作。

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    【Python】对字典列表进行去重追加

    {dict4} ] M = [A,B,C] X = [] 将M去重后的字典放入列表X中,得到X = [{dict1}, {dict2},{dict3}, {dict4}] 难点 字典列表...大家可能一开始会想到使用set()函数转化为集合,自动去重。...但是集合是使用hash来计算并去重的,但是字典类型无法使用Hash计算。虽然可以使用类class或者命名元组namedtupe来替换字典,但是这次的场景是无法变更列表的产生源的。...中的字典元素列表 # 使用extend()进行追加到X中 应用 主要是从neo4j中取出关系数据,分离节点,连接的关系,并转换为前端适用的数据返回 def get_nodes_relationships...,i为单字典列表,m为多字典列表, # 前端要求去重,这里使用函数式语句返回没有在结果列表中出现的字典,然后使用extend()追加 # 如果是面向d3,需要更改部分信息为d3适配

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    使用重采样评估Python中机器学习算法的性能

    第二个最好的方法是使用来自统计学的聪明技术,称为重采样方法,使您可以准确估计算法在新数据上的表现。...在这篇文章中,您将了解如何使用Python和scikit-learn中的重采样方法来评估机器学习算法的准确性。 让我们开始吧。...更新Oct / 2017:用Python 3更新打印语句。 使用Douglas Waldron的 Resampling Photo (保留某些权利)评估Python中机器学习算法的性能。...关于方法 在本文中,使用Python中的小代码方法来展示重采样方法。 每个方法都是独立设计的,因此您可以将其复制并粘贴到您的项目中并立即使用。 在糖尿病的数据集的皮马印第安人发生在每个配方中使用。...你有任何关于重采样方法或这个职位的问题吗?在评论中提出您的问题,我会尽我所能来回答。

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    使用Imblearn对不平衡数据进行随机重采样

    imblearn是一个开源的由麻省理工学院维护的python库,它依赖scikit-learn,并为处理不平衡类的分类时提供有效的方法。 imblearn库包括一些处理不平衡数据的方法。...这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用重采样方法。 我们将分析旅行保险数据以应用我们的重采样方法,数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。我们的目标特征是“Claim”。0是多数,1是少数。...我们将应用Logistic回归比较不平衡数据和重采样数据之间的结果。该数据集来自kaggle,并且以一个强大的不平衡数据集而成名。...欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。需要注意的是,此重采样方法将删除实际数据。我们不想丢失或压缩我们的数据,这种方法就不太合适了。 ?...这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。不建议在大型数据集中仅使用其中之一,这是多数和少数类之间的重要区别。

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    python 全方位访问DataFrame格式数据

    可以访问DataFrame全部的行索引,DataFrame.columns可以访问DataFrame全部的列索引 我们用DataFrame.axes查看交易数据行和列的轴标签基本信息,DataFrame.axes...等价于DataFrame.index结合DataFrame.columns 2.行/列元素访问 DataFrame.values可以访问DataFrame全部元素数值,以numpy.ndarray数据类型返回...某列内容访问可以通过类似字典标记或属性的方式,比如DataFrame[‘Open’]或是DataFrame.Open方式,返回得到的’Open’列元素其实是Series数据结构(类似数组) 某行内容可以用切片式访问...,比如访问从索引0开始的第一行元素,我们使用DataFrame[0:1]方式,返回得到的元素是DataFrame数据结构 3.元素级的访问 元素级访问有三种: loc是通过标签方式选取数据,iloc是通过位置方式选取数据...loc和iloc完成数据选取。

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    数据处理 | xarray的计算距平、重采样、时间窗

    2018年1月1日与1960年1月1日之间SST之间的差异 Resample(重采样) xarray 中的Resample(重采样)的处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置,维度为time,设置的时间间隔为 5 年。...假如第一个 Resample 对象的时间范围为 2010 年-2014 年,那么需要对这五年进行平均后,以便得到第一个进行重采样后的值。往后的时间范围类似。...为了说明进行重采样后的效果,下面来看一下(50°N, 60°E)的海温变化情况 ds_anom.sst.sel(lon=300, lat=50).plot() ds_anom_resample.sst.sel...highlight=marker [2] pandas包: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html

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    Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解

    Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 ---- 目录 Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 前言...---- 环境 系统环境:win11 Python版本:python3.9 编译工具:PyCharm Community Edition 2022.3.1 Numpy版本:1.19.5 Pandas...版本:1.4.4 基础函数的使用 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) ---- drop_duplicates...inplace:布尔值参数,默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本,若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项。 subset参数测试 根据参数说明我们知道,是根据列名去重。...,我们技术的时候就可以先将内容去重,在根据出现的次数累加就可以了,很方便的用法,当然也有直接能处理的计数函数Counter()。

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    Python列表去重且不改变元素顺序的代码

    Python列表去重且不改变元素顺序的方法Python列表去重,如果不考虑原来元素的顺序(基本顺序)的话,可以使用Python内置的set()函数对列表进行转换去重,然后转换会列表,这是因为set()集合本身就具备去重的功能...,但Python的集合又是无序的,因此可能会导致列表中元素原本排列顺序的改变。...这里探讨的去重方法,实际上并不是使用删除元素的方法,相反使用的是添加元素的方法,即声明一个用于最终返回的列表,用于添加该返回的列表list内没有的元素,这比删除元素要精确一些,因为如果使用原列表直接删除元素...该方法将使用for循环遍历列表,除此之外,这里还涉及到的几个方法和函数,如下:not in:用于判断元素是否在返回列表中,以判断是否是重复的元素;append():用于向返回列表添加元素;Python列表去重且不改变元素顺序的函数设计...列表去重且不改变元素顺序的函数代码设计免责声明:内容仅供参考,不保证正确性。

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    Python数据类型(列表)

    列表 列表(list)是Python开发过程中最常用的数据类型之一,特点如下: 1.列表由一个或者多个数据构成,数据的类型可以不相同也可以相同; 2.列表中的数据需要写在[]中括号内部,数据与数据之间用逗号隔开...; 3.列表是一个有序的集合,下标索引默认重 0 开始,和字符串类似; 定义列表 list1 = list() #定义一个空列表 print("list1 :",list1) list2 = [1,2,3,4...() print(nums) nums.remove("老王") print(nums) del nums[2] print(nums) 修改数据 直接根据索引值找到列表中对应的数据,然后赋值即可 列表名...**[下标] = 新值 print("="*20, "修改数据", "="*20) nums[0] = 88 print(nums) 查询数据 直接根据索引值找到列表中对应的数据即可 查询元素 : \...i in range(len(list2)): # 内置函数 type()获取数据类型 print("list2列表中索引值{}对应的数据是{},数据类型是:{}".format(i,

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    Python数据类型 - 列表

    介绍 列表是常见的基本数据类型,列表和字符串一样都是有序排列的,可以用切片和索引的方式访问数据,并且列表是可变数据类型 创建一个列表 info= ["name",''age","sex"] 本质上就是...info = list(["name",''age","sex"]) 直接将字符串转换为列表,list会把字符串用for循环迭代一下,然后将字符串的每一个值当做list的元素。...>>> name = "python" >>> li = list(name) >>> li ['p', 'y', 't', 'h','o','n'] 列表的基本操作有:索引(访问),切片,扩展,删除,...1,访问,根据索引 >>> info= ["name","age",,"sex","height"] >>> info[0]#访问列表中第一个元素 'name' >>> info[1]#访问列表中第二个元素...'age' >>> info[-1]#访问列表中最后一个元素 'height' >>> info[-2]#访问列表中倒数第二个元素 'sex' 2,切片 >>> info= ["name"

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