在做数字图像处理时,经常会碰到小数象素坐标的取值问题,这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如:做地图投影转换,对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时,变换出来的对应的坐标是一个小数,再比如做图像的几何校正,也会碰到同样的问题。以下是对常用的三种数字图像插值方法进行介绍。 1、最邻近元法 这是最简单的一种插值方法,不需要计算,在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。设i+u, j+v(i, j为正整数, u, v为大于零小于1的小数,下同)为待求象素坐
因为种种原因,使用MATLAB绘图时,可能会导致等值线出现锯齿,这样画出来的图就会显得不美观。本文就介绍一下,如何平滑等值线。
最近感觉忙碌但又觉得自己很闲,忙碌是心里知道自己事多,闲是因为都不想干。以至于我成为了名副其实的鸽子蛙~
在气象研究领域,限制于世界的地貌和人文地理,大部分的气象原始资料是站点分布的。气象站的分布的特点是北多南少(有闲钱建设气象站的国家基本在北半球,陆地基本集中于北半球,世界人口集中于北半球),陆多海少(陆地易于永久和半永久观测站建设,海上的漂浮测站和轮船的观测不稳定)。中国的气象站密度基本与人口密度的漠河-腾冲县线吻合,表现在东多西少,中间多南北少(河北县级气象局的密度比长江以南任何一个省都高,中原地区又高于其他地区,这些牵扯到历史自然地理和人文地理)。
什么是白化?我在一年前也是头一次接触到这个词语,其实就是将你不需要的部分的等值线、等值线填色、风场、流场等挖去。目前气象领域流行的是花式利用地图shp文件进行操作,达到白化的目的。
光照是利用方向官员照亮物体的技术,这项技术能使表面微妙的差异更容易看到,光照也能用来对三维的图像增加现实感。
近期无论是开发者大会,还是个人工作,相当的忙,所以停了一段时间……不过地理加权回归写到第七章,自我感觉也差不多了,无论是基础理论还是来历,包括基础参数的意义,都应该介绍得比较清楚了,当然,后面可能是大家更关心的内容,也就是在ArcGIS(或者其他软件里面),怎么去执行地理加权回归,执行完成之后,生成的结果又如何解读?
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
昨天提到了应力云图,其实质是用不同的颜色填充等值线。有了结点的应力值,单元内任意一点的应力值是通过插值实现的。下面来看一个悬臂梁的综合后处理。 如图所示,一个悬臂梁受集中力作用。 集中力P=1000N
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本节提要:关于等值线的一些操作,解决等值线标签无法正常显示的问题,等值线填色图的阴影操作。
等值线是气象上比较常用的一种图形,特别是分析天气形势时,常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好;在某些时候,我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
前文中,提到了等值面的生成,后面有人经常会问等值线的生成,本文在前文的基础上做了一点修改,完成了等值线的geotools生成。
这图好熟悉,我记得Pro里面有个样式,没错就是叠纸,应该可以做出这个效果,可以在这里下载哦
本文会用容易理解的话解释下griddata和griddatan的用法,不会追求严谨,目的是帮助需要用到这两个插值函数的尽快理解使用。
本文所使用的DEM数据来源于地理空间数据云(https://www.gscloud.cn/search),国内最具影响力的地学大数据平台。
梯度出现在 高等数学下册 的 第九章:多元函数微分法及其应用 第七节: 方向导数与梯度中;(讲的非常清楚) 在讲到这个概念的时候,也是从二元函数开始入手,并没有讨论一元的情况,所以根据我的理解,梯度是一个出现在多元函数里面的概念,不存在一元的讨论里面; 同理,偏导数和方向导数只存在于多元函数的情况下,一元函数不会去讨论这些; 以下图来自以同济6版高数。 一、梯度 1)导数 对于一元函数而言,对某一点沿着唯一的一个自变量方向的变化率,就是导数。 2)偏导数 对于多元函数而言,对于某一点沿着每个自变量的方向
前面的文章有实现IDW插值并生成等值面的,本文在前文基础上实现气象NC数据生成等值面。
想必大家对L1正则化已经是再熟悉不过了,而且大家也都知道L1正则化是可以得到稀疏解的,即具有特征选择的功能。本文就从几何和数学两个角度来复习以下L1正则化。
在机器学习中,当模型过于复杂时,为了防止产生过拟合的现象,最常用的方法时采用正则化,如L1正则和L2正则.
KJ1193煤矿水文监测系统是利用计算机技术、通讯技术、传感器技术解决煤矿水文智能监测问题,是多学科领域与水文科学相结合的产物。
在处理地理空间数据时,经常需要以最自然的方式可视化这些数据:地图。如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图,在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。在文章的最后将能够创建:
其实很多时候大家都想自己做一些事情,但是很多也都是想想而已,其实有了想法自己感觉可行,就可以去行动起来,去尝试,即使最后败了,也无怨无悔,有句话说的很好:成功收获成果,失败收获智慧,投入收获快乐!反而有时候顾及的太多,本应该做的事情错过了,怪谁呢?我跟大家不同的是无论什么事情,先做了再说吧!
脚本略有缺失,完整脚本请购买施宁教授出的《NCL数据处理与绘图实习手册》纸质书籍。版权归施宁教授所有。
这是我在比较久远之前看到的问题。首先必须明确一点,matplotlib的axes3D这个投影中 ,是不能用add_geometry这个功能来直接将读取到的shp文件添加上去的。add_geometry这个功能是cartopy下的geoaxes才能使用,同理add_feature也不能再3d图中使用。
以上这篇python 连续不等式语法糖实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
3.19.2. Format of the Interpolation File
近年来,数据分析和绘图成为科学研究中不可缺少的环节。Origin软件是一款流行的数据分析和绘图软件,它提供了许多操作和分析数据的函数和工具,使得数据处理变得更加高效和便捷。本文将介绍Origin软件的主要功能,以及结合实例说明使用技巧。
ArcGIS软件是一款广泛用于地理信息分析、数据可视化和空间决策制定的专业工具。本文将介绍ArcGIS软件的基本功能和使用方法,并结合具体案例分析ArcGIS在地理信息分析中的应用。
本文内容参考meteva官方文档: https://www.showdoc.com.cn/meteva/ 面向群体:拿着micaps数据却不知如何读取与绘图的小白 初衷:向广大气象学子介绍meteva库的用途,达到降低micaps门槛的目的,主打“我淋过雨我撑伞” 应用场景:比如说组会前赶图(
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral(MCFS),这是一个新颖的算法框架,用于多机器人覆盖路径规划(MCPP),首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线(Connected Fermat Spiral,CFS)适应到多机器人协调中。
把反距离加权算法转换到三维空间,是不是很方便的算出三维空间下的等值线了呢,再结合Shatter Toolkit插件进行剖切,修改修改代码。应该可以解决地层模型任意剖切后,切面的等值线渲染问题了。先写个思路,代码有空再补上。(发现发表文章还不能少于140字!先写个三维的反距离加权算法。)
学习气象少不了与等值线 (contour line; isoline) 打交道。proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础,可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。下面介绍一个简单的绘制气温的例子:
入门机器学习, 总有几张图片, 令人印象深刻. 以下是十张经典图片, 图解机器学习, 非常有 启发性:
在数值分析复习(一)线性插值、抛物线插值中我们讨论过线性插值与二次插值,其实都是接下来要讲的拉格朗日插值的特殊情况,接下来我们一一分析:
当我开始建造Vincent时, 我的一个目的就是使得地图的建造尽可能合理化. 有一些很棒的python地图库-参见Basemap 和 Kartograph能让地图更有意思. 我强烈推荐这两个工具, 因为他们都很好用而且很强大. 我想有更简单一些的工具,能依靠Vega的力量并且允许简单的语法点到geoJSON文件,详细描述一个投影和大小/比列,最后输出地图. 例如, 将地图数据分层来建立更复杂的地图: 加之,等值线地图需绑定Pandas数据,需要数据列直接映射到地图要素.假设有一个从geo
求助如何绘制垂直剖面的流线图,例如V-W的剖面,想尝试用流线图画个类似的经圈环流图
三个问题都是一些历史遗留问题,专门留待这一节来解决。包括画指定的等值线(如588)、如何在一个子图里绘制多个contourf、cartopy的刊误。
等高线图(contour map) 是可视化二维空间标量场的基本方法[1],可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
主要有两种方法绘制栅格,contour/contourf 绘制等值线或填充等值线图,pcolor/pcolormesh 绘制伪彩色图。
在论文中看到L1正则化,可以实现降维,加大稀疏程度,菜鸟不太懂来直观理解学习一下。 在工程优化中也学习过惩罚函数这部分的内容,具体给忘记了。而正则化正是在损失函数后面加一个额外的惩罚项,一般就是L1正则化和L2正则化。之所以叫惩罚项就是为了对损失函数(也就是工程优化里面的目标函数)的某个或些参数进行限制,从而减少计算量。
当要展示大气要素的空间分布和变化规律时,绘制ERA5数据的等值线和填色图就变得尤为重要啦!这两种方法简单易行,让我们来看看它们吧。
正好最近在准备课程新增内容,查阅了很多资料,发现了一个个人根绝非常棒的可视化工具包-MetPy。详细介绍如下:
在机器学习中,我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差,又称之为经验误差,在新的数据集(比如测试集)上的误差称之为泛化误差,泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差,也就是经验误差要收敛于泛化误差,根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。
2.在ArcCatalog 目录树中,右键单击载入数据库的要素类或表,选择加载——加载数据,打开简单数据加载程序向导。
为了避免过拟合,一种手段是使用正则化(Regularizaiton)来限制模型的复杂程度。Regularization从英文直译过来是“规则化”,就是说,在原来的问题求解条件上加一些规则限制,避免模型过于复杂,出现过拟合的情况。
绘图系列是为了给出一些图形绘制示例,便于快速绘制一些图形。此系列不受所用语言和工具的限制,可能会使用 python,matlab,ncl,idl以及其它一些语言或是工具。
空间数据模型可以分为三种: 场模型:用于描述空间中连续分布的现象; 要素模型:用于描述各种空间地物; 网络模型:可以模拟现实世界中的各种网络;
1. 前言 熟悉机器学习的童鞋都知道,优化方法是其中一个非常重要的话题,最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单,coding 方便,是训练模型的必备利器之一。这篇文章主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法,梳理相关的数学知识,本人也是一边写一边学,如有问题,欢迎指正,共同学习,一起进步。 2. 几个数学概念 1) 梯度(一阶导数) 考虑一座在 (x1, x2) 点高度是 f(x1, x2) 的山。那么,某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向,而梯度的大小告诉我
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