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Python | WRF任意剖面风矢量的三种投影方法及绘图

Python | WRF任意剖面风矢量的三种投影方法及绘图 环境设置 安装依赖 !...和v风分量投影到垂直剖面上的方法: 向量点积法:通过计算风向量与剖面方向向量的点积,直接得到沿剖面的风速分量。...我们将通过Python代码实现这三种方法,并使用Matplotlib绘制风矢量剖面图,直观比较不同方法的结果。 项目目标 理解风场投影的基本原理。 掌握三种风场投影方法的实现。...使用Python对WRF模型输出的风场数据进行处理和分析。 通过可视化对比不同方法的结果,评估其优缺点。...三种方法结果一致,但是计算速度上应该是方法三更胜一筹,毕竟less is more 在更大范围的剖面上旋转法可能更合理,方法三没有考虑地球曲率等因素 在实际应用中,可以根据具体需求选择合适的方法。

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可视化绘制技巧|对多图合理排版布局

一、 合并多幅图形到一张图中 如果使用的是R的基础绘图形,则可以使用par和layout函数来将多幅图形放到一张图中。但是,如果是使用ggplot绘图系统,则要使用其他的方法来合并图形。...包括: gridExtra包中的grid.arrange()。 cowplot包中的plot_grid()。...ggdraw():初始化一个空的绘图画布;draw_plot():在绘图画布上的某个位置放置一个绘图。draw_plot_label():在图的左上角添加一个plot标签。...关键函数则是:grid.arrange()。下面的代码使用了grid.arrange函数来合并上文的三幅函数加上下面的代码新绘制的一幅直方图,如图3所示。...图9 添加图形元素 从图可以看到,箱线图被添加到了图形的左下角的位置。使用这种方式可以以任意的方式合并图形。在这种情况下,需要注意的是,图形之间可能存在覆盖的显现,这种情形是需要避免的。

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    Stata的绘图功能与绘图类型

    绘图类型方面。从上表的绘图命令可知,Stata 绘图无非是要实现几种常见类型的图形绘制。...基于描述性统计的绘图类型 下图展示了Stata的绘图命令结构及绘图类型(图2)。 用命令画图。...要说明的是,由于绘图命令十分“庞大”,在学习和应用中,不断积累各方资料中的图形代码很有必要;同时在绘图中也要善用 Graph Editor 对图形进行局部细节的优化,毕竟我们不可能记得所有绘图命令的选项...下面,我们用一组容易混淆的示例进行Stata绘图的展示,以帮助我们了解 Stata 的功能与绘图类型。 3....此时,变量的每一个唯一的值将有一个 bin,因而柱子的数量也较多,每个柱子的高度表示该值所对应的密度、频数、百分比或比例。

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    R语言实现SCI级别颜色搭配

    大家投过文章的想必都有为绘图的色彩纠结的不得了的时候,今天就给大家介绍一个别人基于一些科研杂志,可视化库甚至科幻电影进行了一些颜色模板的设计的R包ggsci。...depth, fill = cut)) +geom_histogram(colour= "black", binwidth = 1, position = "dodge") +theme_bw() grid.arrange...以NPG为例,我们直接看实例: p1_npg = p1 + scale_color_npg() p2_npg = p2 + scale_fill_npg() grid.arrange(p1_npg,...reverse= TRUE)#可以实现颜色的颠倒 grid.arrange(p3_gsea, p3_gsea_inv, ncol =2) ?...或许我们看中了他其中的某一个或者几个颜色,那么我们也可以把这个颜色提取出来应用于其它的绘图系统,具体提取过程如下: mypal = pal_npg("nrc", alpha =0.7)(9)##提取颜色

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    Pop–实现任意iOS对象的任意属性的动态变化

    简介 Pop 是一个可扩展的动画引擎,可用于实现任意iOS对象的任意属性的动态变化,支持一般动画,弹性动画和渐变动画三种类型....最新示例: 点击下载 注意: 官方代码中,并不包含实例,而是用于编译的所有源代码,建议自行新建工程,并结合下文的代码片段查看效果....:@"myKey"]; 开始动画时传入的键,也可以用来查询是否存在某个动画.更新一个正在执行的动画的 toValue,可以无缝实现动画效果间的过渡: anim = [layer pop_animationForKey...,你可以在自己的项目中直接使用.你也可以通过创建POPAnimatableProperty类的实例,来创建一个自定义的动画属性.下面的例子中,我们定义了一个自定义的volume动画属性: prop =...prop.threshold = 0.01; }]; anim.property = prop; 系统预定义的动画属性也是由上面例子的机制定义的,自定义动画属性时,很有借鉴价值.完整的预定义的动画属性列表和他们实现的具体细节参见

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    dotnet 给任意对象附加任意属性的库

    那么有没有方法和 WPF 一样支持给任意对象附加任意的属性?本文告诉大家一个好用的库,用来给任意的对象附加任意的属性 要解决的问题是什么?...有一些参数传进来的对象,期望给这些对象添加很业务的属性 某些业务期望内部使用某个对象的某个属性,但是不期望在此业务之外这个属性被使用 期望给某个类添加额外的属性,但是改不动这个类 本文使用的库是一个在...在使用的时候两个包只需要选其中一个就可以 安装完成之后就可以给任意的对象附加任意的属性,请看代码 using dotnetCampus.ClrAttachedProperty; public...,然后获取额外的属性的代码。...换句话说,只要属性名不相同,那么添加或获取的是不同的属性 也就是可以做到保密属性名,此时在业务之外就拿不到这个属性 这个附加属性的原理是使用 ConditionalWeakTable 实现在对象被回收的时候自动回收额外的属性

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    R可视化 | 混合多个图形

    0代表空缺,不绘制图形,大于0 的数代表绘图顺序,相同数字代表占位符。 widths 和 heights 参数提供了各个矩形作图区域的长和宽的比例。...respect 参数控制着各图形内的横纵轴刻度长度的比例尺是否一样。 n 参数为欲显示的区域的序号。 生成2行2列的版面,并设置宽度和高度。...gridExtra包—grid.arrange() gridExtra包让混合多个图片变得轻而易举。它提供了grid.arrange() 函数来完成 这个任务。它的nrow参数允许指定如何安排布局。...这里有 4 个 例子来说明 gridExtra 是如何工作的: library(ggplot2) library(gridExtra) 这里我们用ggplot绘图,并存在变量名称(g1,g2,g3)中...,然后用grid.arrange()将各个变量名称展现出来。

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    连通块中点的数量

    连通块中点的数量 给定一个包含 n 个点(编号为 1∼n)的无向图,初始时图中没有边。...操作共有三种: C a b,在点 a 和点 b 之间连一条边,a 和 b 可能相等; Q1 a b,询问点 a 和点 b 是否在同一个连通块中,a 和 b 可能相等; Q2 a,询问点 a 所在连通块中点的数量...对于每个询问指令 Q2 a,输出一个整数表示点 a 所在连通块中点的数量 每个结果占一行。...对于连边操作,其实就是集合间的合并。 对于查询是否在同一连通块,也就是集合的询问操作。 对于查询连通块中点的数量,也就是查询集合的大小。 因此,我们这题直接用并查集模板就可以完成了。...只是要附加一个s数组记录一下每个集合的大小,在合并的时候加上即可。

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    Android中的绘图

    核心技能部分​ 1.1 简单绘图 1.1.1 绘制基本图形 玩过愤怒的小鸟的同学一定会为它里面漂亮的界面所吸引,如下图1.1.1所示。这些漂亮的界面是如何显示出来呢,这些界面可以通过绘图的形式实现。...在Android中绘图只需要继承View类,并重写它的onDraw()方法就可以了。在具体的绘图过程中可能会涉及Paint类、Color类、Canvas类等。...在绘制基本图形之前,我们先搭建一个在Android中编写绘图程序的框架,以后我们的程序都在这个框架的基础之上进行编写。 ​示例​1.1 使用View类搭建绘图框架。...1.1.3 双缓冲技术 本节要模拟实现一个画图程序,即当用户在触摸屏上移动时,在屏幕上绘制任意的图形。...示例1.5​ 采用双缓冲技术模拟实现画图程序,要求能够在屏幕上绘制任意图形。

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    线程池合适的线程数量

    线程池合适的线程数量 密集型任务 第一种是 CPU 密集型任务,比如加密、解密、压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务。...最佳线程数 = CPU 核心数的 1~2 倍 如果设置过多的线程,实际上并不会起到很好的效果。...此时假设我们设置的线程数是 CPU 核心数的 2 倍以上,因为计算机的任务很重,会占用大量的 CPU 资源,所以这是 CPU 每个核心都是满负荷工作,而设置过多的线程数,每个线程都去抢占 CPU 资源,...而如果我们设置更多的线程数,那么当一部分线程正在等待 IO 的时候,它们此时并不需要 CPU 来计算,那么另外的线程便可以利用 CPU 去执行其他的任务,互不影响,这样的话在任务队列中等待的任务就会减少...通用型公式 线程数 = CPU 核心数 * (1+ IO 耗时/CPU 耗时) 通过这个公式,我们可以计算出一个合理的线程数量,如果任务的 IO 耗时时间长,线程数就随之增加,而如果CPU 耗时长,也就是对于我们上面的

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