使用R,我试图使用多边形层从光栅层中提取数据。多边形比光栅细胞小得多:
现在我从extract()库调用raster:
a <- extract(raster, polygons, weights = TRUE, small = TRUE)
a
# ...
# [[1551]]
# value weight
# 209 0.03 # top left cell - more than 50% of the polygon area
有两个问题--权重是多边形覆盖的单元格面积的比例,权重被四舍五入到1/100。在我的例子中,只有左上角的单元格出现在输出中(数值209) -
我一直在寻找一种方法,从逐月的海洋表面温度(sst)矩阵序列中选择R中某个范围内的值的频率。对于北大西洋,这些数据排列为(sst,80*40*172),即(sst,经度,纬度,月份)。我对这些频率很感兴趣,因为我用它们来计算每个月的sst范围的表面积,比如4°C到12°C等温线。我经常使用R进行时间序列和空间数据的统计分析,但我不习惯编程,所以我的方法可能不是最有效的。我已经成功地在一个月内提取了所有纬度的sst值,比如说>12°C的频率:
我的数据来自IRI/LDEO气候研究网站
dat <- read.table("c:/Temp/[Y+X]datatable.tsv&
enter image description here 我正在尝试使用OpenCV测量上图中橙色的区域。这里的橙色区域是高温区域。右边的标度是这个热像仪成像的温度的颜色标度,我的目标区域是250摄氏度以上。 我还没有真正编码,但从我认为测量它的最好方法是使用直方图计算特定范围,从而获得面积。 有没有更好的方法来做到这一点? 任何形式的帮助都是非常感谢的。
我试图在Pandas中按面积计算加权平均值,并得到以下错误:“set”对象没有属性“rename”。我不知道它在告诉我什么。
# read in raw census tract data from .zip and convert to geodataframe
svi = gpd.read_file(r"C:\NewMapsPlus\Map698\us-communities-fire\data\SVI2018_US.zip")
# read in cdps shapefile
cdps = gpd.read_file(r'C:\NewMapsPlus\Map698
我有空间分辨率1.25x1.25度的空气温度网格数据。资料涵盖北半球,第一纬度为90度。
我需要计算每个网格单元格的面积,我的方法是从纬度带进行计算。
另一种方法可以是直接从netCDF文件读取每个网格单元格的区域。这在MATLAB中有可能吗?
这是我尝试过的代码,我不确定这是否正确。
i=1:72;
j=2:73;
R=6371; % Earth's radius in km^2
deltalon=1.25;
area=(pi/180)*R^2*((sind(latitude(i)) - sind(latitude(j)))*deltalon); % Area of each gr
我对Kibana非常陌生,我可以在Kibana中创建可视化,并将它们添加到仪表板中。如果我想将它们嵌入到我的网站,我需要点击Share,Embed code,Copy iFrame code并将其粘贴到html。有没有可能在没有Kibana网站的情况下完成整个流程,并根据用户的需求(或过滤器)通过API完成它们?
例如,elasticsearch中温度历史的简单数据集:
location timestamp temperature
A Jul.1 11:00 18
A Jul.1 17:00 20
A Jul.1 23:00 22
A
在Rmarkdown中,当我执行一些代码时,我创建的所有变量最终都在整个笔记本的公共名称空间中,其他块可以访问它们。但是,我经常创建临时变量,这些变量在块结束后并不真正需要保留。它们弄乱了我的变量列表,我的自动完成下拉列表,并且通常会导致混乱和微妙的错误(例如。如果我忘记初始化前一个块使用的变量)。
例如:
Calculate the area of a circle:
```{r}
R= 1.23
pi = 3.14
温度= 1.23^2
面积= pi * temp
如果我只希望r和area在运行后仍然存在,我如何“标记”pi和temp在块完成后被清除?
我想生成6个随机数(权重),它们总是等于1的1000000倍,并将其乘以我从csv文件导入的数据的列。将总和存储在另一列(加权平均值)中,并在新列(范围)中找出最大值和最小值之间的差值。我想重复这个过程1000000次,得到最小的范围和生成的一组随机数(权重)来找到它。 到目前为止,我所做的工作如下:1.生成6个随机数2.从csv导入数据3.将数据随机数与csv文件中的数据相乘,得到平均值(加权平均值) 4.将加权平均值保存在新列F(x)中5.找到范围6.重复此操作1000000次,得到给出最小范围的随机数。 下面是文件中的一些数据 A B C D
我有3份数据。这是x和y值,以及每个xy点的温度值。我想画出每个点,然后插值点之间的面积,得到一个连续的曲面。我的问题是指定温度值。我无法让它与相同数量的x,y和z(温度)值一起工作,我可以在网上找到的所有例子都可以使用x和y的函数来创建z,或者对xy网格上的每个点都有z值。有什么简单的方法吗?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.linspace(0,1,100)
X, Y = np.meshgrid(x