matplotlib pcolormesh网格中C维度的TypeError_matplotlib使用大型数组的pcolormesh网格行为_matplotlib-basemap中正交投影和pcolormesh网格的问题 - 腾讯云开发者社区

transform_scalar 给一个 cylindrical 投影中的标量矩阵及经纬度坐标点，插值这些点到新的矩阵中。...输入的 lon-lat 网格必须是规则的（cyl, merc, mill, cea 和 gall 投影） nx 和 ny 是输出网格的ｘ和ｙ的维度。输出网格覆盖了地图，而不是其域外的原点。...如果为 False，输出数组中那些边界外的值将被裁剪 masked 如果为True，新网格外的点将被 mask 或置为任意给定值 order 是插值方法 0 表示最邻近插值；1 表示双线性插值；3 表示三次样条插值...输入的 lon-lat 网格必须是规则的（cyl, merc, mill, cea 和 gall 投影） nx 和 ny 是输出网格的ｘ和ｙ的维度。输出网格覆盖了地图，而不是其域外的原点。...如果为 False，输出数组中那些边界外的值将被裁剪 masked 如果为True，新网格外的点将被 mask 或置为任意给定值 order 是插值方法 0 表示最邻近插值；1 表示双线性插值；3 表示三次样条插值

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工具推荐｜pyinterp-面向地球科学领域的插值工具

利用此库你可以使用 n-variate 和 bicubic插值方法和非结构网格进行 2D、3D和4D插值。...安装可以通过如下三种方式安装：通过 pip 安装，但安装前需要确保所需要的C++等依赖库已经安装 pip install pyinterp 通过 conda 安装 conda install pyinterp...-c conda-forge 通过源码安装推荐使用 conda 进行安装，会解决依赖问题。...示例以下是一些官方提供的示例： 2D插值 import os import pathlib import cartopy.crs import matplotlib import matplotlib.pyplot...set_title("Bilinear Interpolated MSS") fig.colorbar(pcm, ax=[ax1, ax2], shrink=0.8) fig.show() 二维常规网格的

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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空间学术网格数据绘制，配色超赞！！

针对以上问题，我们分步骤解决，具体内容如下：如何找到可替代的数据及处理？在咨询完交流群中的相关专业大佬后，得出这种数据可能是NC网格数据，取不同维度数据进行绘制即可。...图表美化接下来我们对已经绘制的图表结果进行优化，所使用的方法我们在之前的直播中也说了很多遍，具体绘制方法如下： import matplotlib.pyplot as plt from colormaps...我们再来看看其他维度数据的可视化结果： Tbb_11 SAZ 此外，我们也使用了Matplotlib的Spectral_r颜色系进行绘制，结果如下： SOA with Spectral_r 总结...今天的推文小编主要介绍了： NC网格数据的读取； MATLAB默认parula颜色系的Matplotlib绘制； Matplotlib的colorbar的定制化绘制。...接下来的推文中，小编将使用pcolormesh() 和contour() 方法进行空间(X,Y,Z)学术图表的绘制。

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气象绘图——复杂的三维图

修改普通的三维图固定设置在普通的matplotlib的三维投影中，我们似乎并不能获得我们想要的结果，尤其是视觉上的，虽然倾斜了图形，但是文字等标注仍然是二维的，例如下面这张图片：明显，无论是刻度标记...在三维图中实现栅格可视化在之前的推文三维图形迁移中，我们已经介绍了如何使用收集collection的办法，来实现贴瓷砖式的数据可视化，这里我们仍然使用这种办法。...使用plot_surface命令栅格化在当前的三维投影中，暂时没有axes3D.pcolormesh这个平面图中常用的栅格化绘图函数，但是，我们可以使用plot_surface命令替代这个效果。...，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...from shapely.geometry import Point from matplotlib.path import Path shp=shpreader.Reader(r'C:\Users\lenovo

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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。...前两种分类算法中，scikit-learn实现两个不同的最近邻分类器：KNeighborsClassifier基于每个查询点的k个最近邻点实现学习，其中k是用户指定的最近邻数量。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from...neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors = 15 , weights='distance')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...#将预测的结果在平面坐标中画出其类别区域Z = Z.reshape(xx.shape)plt.figure()plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=cmap_light)# 也画出所有的训练集数据

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Basemap系列教程：绘图

[注1] x 和 y 是给定的网格点的位置，如果 latlon 参数为 True，这些值将被假设为地理学坐标中的点，否则视为地图坐标系中的点 u 和 v 是以 knot 为单位的左右和上下...默认是 100 C 参数对应的是每一个点的值的数组。...（译注：即图3所显示）最后一个例子展示了如何使用 C 参数 1）闪电的振幅模块被存储在 c 变量中，然后传递给 C 参数（1） reduce_C_function 参数用于显示每一个...[注8] pcolor 此函数的行为和 pcolormesh 几乎完全相同。...quiver(x, y, u, v, *args, **kwargs) matplotlib 中的文档介绍更加详细。[注11] x 和 y 是给定的格点数据位置。

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Python可视化二维高斯分布

可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度)，Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf...%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。...二维高斯分布把上例中的f(x, y)替换为Guass Distribution(x,y),就可以绘制二维高斯分布的效果了。

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Satpy基础系列教程(2)-TROPOMI L2数据处理

概要 1.使用Satpy读取TROPOMI数据；2.讨论使用pcolormesh和imshow画图的区别和注意事项。...Definitions pcolormesh The definition of pcolormesh is plotting the C values with X,Y corners: (X[i+1...Both pcolor and pcolormesh support masked arrays for C..../api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.pcolor.html#matplotlib.axes.Axes.pcolor [3] pcolormesh: https://matplotlib.org.../api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pcolormesh.html [4] imshow: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html

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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...x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # clf = svm.SVC(C=...:x2_max:200j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 mpl.rcParams['font.sans-serif...alpha = 0.5 plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light) # 预测值的显示 plt.plot(x[:, 0], x[:, 1], '...markeredgecolor='k') plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本

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【机器学习】第三部分叁：支持向量机（SVM）

如果在原始维度中无法做线性划分，那么就通过升维变换，在更高维度空间寻求线性分割超平面. 从低纬度空间到高纬度空间的变换通过核函数进行。...核函数通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度线性不可分问题变为高维度线性可分问题。...fontsize=14) mp.xlabel("x", fontsize=14) mp.ylabel("y", fontsize=14) mp.tick_params(labelsize=10) mp.pcolormesh...针对超参数组合列表中的每一个超参数组合，实例化给定的模型，做cv次交叉验证，将其中平均f1得分最高的超参数组合作为最佳选择，实例化模型对象。...网格搜索相关API： import sklearn.model_selection as ms params = [{'kernel':['linear'], 'C':[1, 10, 100, 1000

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Naïve Bayes（朴素贝叶斯）

在给定分类 C_k 下 v 的概率分布 p(x = v | C_k) 可以通过将 v 带入到由 \mu_k 和 \sigma_k^2 决定的高斯分布公式中得到。...如果 x_i 是用于描述词表中第 i 个单词是否出现的二元变量，文档中给定分类 C_k 的可能性为： \[\begin{equation} p(x|C_k) = \prod_{i=1}^np_{ki...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 类似于 pcolor，pcolor 返回的是 PolyCollection，但 pcolormesh 返回的是 QuadMesh。

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Python可视化 | 三维图形迁移

---- ---- 在前面推送中我们提到了通过collection功能而在3D地图中添加地图的方法，也短暂提到了栅格与填色两种图形样式的降维方法。...但是从matplotlib这两个函数的底层有一定的局限性，比如下面这两张图的侧面填色就无法绘出： ? ? 前一张图只能画最上面的等值线填色和地图，下面这张的栅格也是无法绘制出来的，只能画地图。...一、Axes子图平面pcolormesh的迁移 import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.io.shapereader...ap=ax[0].pcolormesh(lon,lat,data,cmap='Spectral_r') 这一句，在第一张子图上绘制了一个pcolormesh，并将它返回的图形几何省称为ap。...解除掉用于生成平面pcolormesh的子图的显示后的图： ?

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【机器学习】第七部分：模型优化

超参数的设置主要依赖于经验、实验或经过比较的优选值。以下是一些模型中常见的超参数：决策树模型树的最大深度；随机森林模型树的数量；交叉验证中折叠的额数量；训练集/测试集的比例等等....超参数选择主要有随机搜索、网格搜索等方法。 ② 网格搜索网格搜索指将主要参数以及这些参数的主要取值，通过穷举法产生不同组合，计算并比较预测结果，来寻找这些参数的最优组合。...： 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...，只是不再测试上界和下界之间的所有值，而是在搜索范围中随机选取样本点。...它的理论依据是，如果样本点集足够大，那么通过随机采样也能大概率地找到全局最优值，或其近似值。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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气象绘图——白化杂谈

我试验了一下，确实如此，由于构建DataFrame时需要将经纬度即数据扁平化，裁剪之后的数据难以还原为原本的维度和形状，所以不太适合用于matplotlib的contourf可视化，但是我们可以用scatter...这种方法可以保住数据的维度为2D结构，所以既可以用scatter也可以用contourf绘图。不过在网格比较粗的情况下会出现裁剪劣化，不该白化的地方掉白变多。...由于shp边界之外的地方变为nan值，所以会变白。这里和其他几种不一样，其他几种直接将点减掉了，所以其他几种不能回复原来的网格维度，而这里可以回复原来的网格维度。...fiona和shapely的方法可以原汁原味的返回原来网格。...Masterpiece的方法就是shpaefile和matplotlib结合的clip方法，与geopandas.clip类似，破坏原来网格。后四种可以用来筛选数据。

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气象绘图——3D图形迁移

---- ---- 在前面推送中我们提到了通过collection功能而在3D地图中添加地图的方法，也短暂提到了栅格与填色两种图形样式的降维方法。...但是从matplotlib这两个函数的底层有一定的局限性，比如下面这两张图的侧面填色就无法绘出：前一张图只能画最上面的等值线填色和地图，下面这张的栅格也是无法绘制出来的，只能画地图。...一、Axes子图平面pcolormesh的迁移 import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.io.shapereader...(lon,lat,data,cmap='Spectral_r') 这一句，在第一张子图上绘制了一个pcolormesh，并将它返回的图形几何省称为ap。...原本生成的图：解除掉用于生成平面pcolormesh的子图的显示后的图：三、多层contourf的叠加 import itertools import pandas as pd from

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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...识别 Iris（鸢尾花）类别鸢尾花识别是一个经典的机器学习分类问题，它的数据样本中包括了4个特征变量，1个类别变量，样本总数为150。...）、变色鸢尾（iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（iris-virginica）中的哪一种。...，并用它训练（拟合，fit）数据 logreg = linear_model.LogisticRegression(C=1e5) logreg.fit(X, y) # 网格大小 h = .02 # 将...=(8, 6)) # 使用 pcolormesh 函数来填充颜色，对 xx，yy的位置来填充颜色，填充方案为 Z # cmap 表示使用的主题 plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap

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Matplotlib绘制的27个常用图(附对应代码实现)

对应代码： """ 散点图的基本用法 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import example_utils # 随机生成数据...对应代码： """ fill函数的各种用法 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import example_utils...对应代码： """ pcolor/pcolormesh的基本用法记住一点：假如数据在矩形区域内建议使用imshow，这样速度更快。...此例子展示imshow不能使用的场景 """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.cbook import...对应代码： """ Matplotlib 提供许多专业的绘制统计学相关的图函数更多统计学相关图可使用 Seaborn 库，它基于Matplotlib编写。

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Matplotlib绘制的27个常用图(附对应代码实现，牛！)

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Matplotlib绘制的27个常用图(附对应代码实现)

R语言 - 箱线图（小提琴图、抖动图、区域散点图）对应代码： """ 散点图的基本用法 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...一个震撼的交互型3D可视化R包 - 可直接转ggplot2图为3D 对应代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.cbook...快学学大牛最爱的t-SNE算法吧, 附Python/R代码对应代码： """ pcolor/pcolormesh的基本用法记住一点：假如数据在矩形区域内建议使用imshow，这样速度更快。...此例子展示imshow不能使用的场景 """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.cbook import...R语言 - 箱线图一步法对应代码： """ Matplotlib 提供许多专业的绘制统计学相关的图函数更多统计学相关图可使用 Seaborn 库，它基于Matplotlib编写。

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【机器学习】第三部分壹：逻辑回归

58 0 …… …… …… 这就是逻辑分类，将连续值映射到两个类别中。...逻辑函数逻辑回归是一种广义的线性回归，其原理是利用线性模型根据输入计算输出（线性模型输出值为连续），并在逻辑函数作用下，将连续值转换为两个离散值（0或1），其表达式如下：其中，括号中的部分为线性模型...逻辑回归实现 sklearn中，逻辑回归相关API如下： # 创建模型 # solver参数：逻辑函数中指数的函数关系（liblinear表示线性关系） # C参数：正则强度，越大拟合效果越小，通过调整该参数防止过拟合...as lm import matplotlib.pyplot as mp x = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5...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

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Basemap工具函数(4)

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