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最强大的netCDF处理工具

NCAR开发NCO起初是为了处理分析GCM(General Circulation Models)数据集,即网格化科学数据集。 随着NCO的开发迭代,其功能也越来越强大。...而且针对变量和属性,NCO提供了大量的命令可以编辑变量和属性信息,比如属性和变量重命名、变量和属性值更改\添加、缺失值处理等。 NCO可以跨平台运行,没有系统依赖问题。...命令概览 NCO中包含了很多功能强大且非常实用的命令,下面是NCO中一些命令的简单介绍: ncap2—netCDF算术工具 ncap2可以说是NCO中最强大的命令,具有相对完整的编程语言的全部特征,包括循环...因为其功能强大,NCO每次更新时几乎都会随着更新,其文档也并不完善。在NCO发行文件data/ncap2_tst.nco中可以查到更为详细的描述,data/*.nco文件中包含了更详细的使用方法。...NCO也提供了Python的封装版本[1],但功能可能没有直接使用NCO命令行工具强大,感兴趣的可以直接查看github链接。

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如何更稳健的计算组合最优权重(附代码)

首先,提出了一种新的解决方法 ,称为嵌套聚类优化(NCO),该方法解决凸优化问题中噪声及复杂的信号结构引起的不稳定性。...其次,作者还采用了蒙特卡罗模拟方法(Monte Carlo Optimization Selection, 以下简称为MCOS)对多种最优化算法产生的误差进行了评估(包括NCO),这样就可以根据评估的结果选择最稳健的优化模型...对于相关性矩阵聚类的特性带来的不稳定性,作者提出了嵌套聚类优化(NCO) 蒙特卡罗模拟法MCOS MCOS求解w的过程一共包含了五个步骤: 1、估计均值和方差:以 为参数生成矩阵 ,计算矩阵 的均值和方差...,NCO的代码如下。.../cov1.shape[1],bWidth) w1.loc[i]=optPort(cov1,mu1).flatten() w1_d.loc[i]=optPort_nco(cov1

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