我有一个python脚本,可以创建栅格的属性表。这将遍历我拥有的所有浮点型栅格,将它们转换为整型,然后生成一个属性表。
在前3个栅格上,我收到一条警告消息,
Value range for c:\raster2 exceeds 100000 and number of unique values exceeds 500.
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但是会生成一个属性表。然而,在这之后,程序崩溃了,我不知道如何修复它。这是打印到屏幕上的错误消息:
Value range for c:\raster2 exceeds 100000 and
我正在尝试使用ArcPy脚本将多个光栅文件转换为NetCDF文件。当我运行下面的脚本时,我得到以下错误消息:
Message File Name Line Position
Traceback
<module> <module1> 19
RasterToNetCDF C:\Program Files\ArcGIS\Desktop10.3\ArcPy\arcpy\md.py 253
ExecuteError: Failed to execute. Parameters a
在matplotlib中,如何在3D散点图中显示网格?
在2D图中,我只需要这样做:plt.grid(True),它的工作方式就像一个护身符。现在,对于3D绘图,相同的调用将返回一个警告:
File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/pyplot.py", line 2792, in grid
ret = gca().grid(b, which, axis, **kwargs)
TypeError: grid() takes at most 2 arguments (4 given)
我该怎么做呢?
我有一个光栅文件,它由三个独立的2D-numpy数组(数据、经度、经度)和一个shapefile (.shp)组成,它们是从一个NetCDF文件导入的。我想使用shapefile作为掩码来计算掩码中所有数据点的平均值、中位数和标准差。在Python中做这件事最好的地方是什么? This is how it looks like on the map import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas
plume = geopandas.read_file(shapefile)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_sub
当试图在Matplotlib中执行Poly3DCollection对象的栅格化时,我会得到以下错误消息(并且我可以确认没有应用任何网格化):
/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/artist.py:788: UserWarning: Rasterization of '<mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Poly3DCollection object at 0x2b49e8faeba8>' will be ignored
warnings.warn("Rasterization of &