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雷达外推grb2文件的解析绘图

雷达外推grb2文件的解析绘图python和meteoinfolab的对比总结： 1、python与meteoinfoLab的主要函数是差不多的，colorbar这块的设计meteoinfoLab还是更加的清晰一些...grbs = pg.open(u'/Users/Downloads/8257226c06da73c063b315c41821c9fc.grib2') grbs.seek(0) # 指定指针 for grb...in grbs: # 看看里面有几组数据 print(grb) # 1:Total precipitation:kg m-2 (instant):regular_ll:surface:level...= grbs.select(name='Layer-maximum base reflectivity')[0] # grb = grbs.message(2) # get the second grib...message lat, lon = grb.latlons() print(grb.keys()) box = [lon.min(), lon.max(), lat.min(), lat.max()

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python-使用pygrib将已有的GRIB1文件中的数据替换为自己创建的数据

输出为grib文件 cfgrib.to_grib(data_name,'data_name.grb',）对于cfgrib的介绍大致如上，如果是用于查看一些小文件的信息，做简单的数据处理，上述命令足以。...= grb.values 获取变量的经纬度网格数据 lats, lons = grb.latlons() ！...data, lats, lons = grb.data(lat1=20,lat2=70,lon1=220,lon2=320) ！修改现有变量的数据为自己指定的数据！有用！...grb['forecastTime'] = 240 grb.dataDate = 20100101 将数据转为grib文件需要的二进制字符串 msg = grb.tostring() grbs.close...grbout = open('test.grb','wb') >>> grbout.write(msg) >>> grbout.close() >>> pygrib.open('test.grb').readline

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pygrib | 读取CFS数据及简单可视化

') # 列出所有数据层 for grb in grbs[1:20]: print(grb) 1:Momentum flux, u component:N m**-2 (instant):regular_gg...获取u变量与经纬度 grb = grbs.select(name='Momentum flux, u component', forecastTime=3162)[0] U = grb.values...lat, lon = grb.latlons() # 关闭文件 grbs.close() 3....') grb_u = grbs.select(name='Momentum flux, u component')[0] grb_v = grbs.select(name='Momentum flux..., v component')[0] # 提取U和V的值 u = grb_u.values v = grb_v.values # 提取经纬度 lat, lon = grb_u.latlons()

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气象数据的常用格式以及处理的工具

Climate Data Operators）是用来处理气候数据的命令行的集合，支持netCDF3/4以及Grib1/2数据格式，常用功能： cdo info a.nc ###查看文件信息 cdo -f grb...copy a.nc a.grb cdo -f nc copy a.grb a.nc ###grb和nc文件转换 cdo mergetime *nc test.nc ###合并netCDF文件 cdo...###wgrib2命令行 wgrib2 -d 56 a.grb2 -netcdf a.nc ###将grib文件转位nc文件 wgrib2 a.grb2 -d 1 -s -lon 249 39 -lon...255 33 ###提取过后经纬度点的数值 wgrib2 a.grb2 -set_grib_type c2 -small_grib 109:110 35:37 a_china.grb2 ###将文件裁剪到中国区域范围

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利用python-cdo处理气象数据

In [25]: %time cdo.copy(input = "wrfout_d02_2016-06-23_06_00_00", output = "wrfcopy.grb", option = "-...f grb") CPU times: user 0 ns, sys: 4.12 ms, total: 4.12 ms Wall time: 12min 18s Out[25]: 'wrfcopy.grb...", option = "-f grb") CPU times: user 244 µs, sys: 3.87 ms, total: 4.11 ms Wall time: 44.9 s Out[26]:...'wrfsub1.grb' 链式操作 python-cdo中完整的支持类似CDO命令行的链式操作符，执行顺序和CDO命令行操作相同。...'wrfsub.grb' 通过上述命令可以看出，除了 selname 操作的参数时在方法内单独给出之外，其余操作符(seltimestep)的调用方式和CDO命令行调用方式相同。

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解析nc格式文件，GRB格式文件的依赖包edu.ucar.netcdfAll的api 学习

我们经常使用的数据集类型是： nc 格式 GRB 格式，DAT格式 3.2 Group Group = 组组是属性、维度、EnumTypedef、变量和嵌套组的容器。

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除夕快乐 | xarray2024.11.0读取GRIB数据进阶

import xarray as xr # 一次性读取所有等压面数据 ds = xr.open_dataset('/home/mw/input/GFS1824/gfs_4_20230902_0000_021.grb2...读取单层数据 # 读取单个层次测试 ds_single = xr.open_dataset( '/home/mw/input/GFS1824/gfs_4_20230902_0000_021.grb2...} ) ds_single 多层单变量读取 ds1 = xr.open_dataset('/home/mw/input/GFS1824/gfs_4_20230902_0000_021.grb2...}: {grb.name} @ {grb.level} {grb.units}") quick_scan("/home/mw/input/GFS1824/gfs_4_20230902..._0000_021.grb2") 1: Pressure reduced to MSL @ 0 Pa 2: Cloud mixing ratio @ 1 kg kg**-1 3: Ice water

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CDO转换数据集格式

latitude/longitude grid Spherical Harmonic Coefficients Icosahedral-hexagonal GME grid 执行命令： cdo -f grb...copy infile.nc outfile.grb 注意：不能省略操作符。...因此，在进行上述格式转换时要选择指定的网格类型，然后进行转换： cdo -f grb selgrid,1,5,6 infile.nc outfile.grb 之后就能成功转换数据格式了。...查看 outfile.grb 文件信息可以发现，infile.nc中的generic网格类型变量都不存在了，而且变量名也都发生了变化，变量名命名方式为 var + infile.nc文件中变量的顺序

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工具推荐｜利用python-cdo高效处理气象数据

In [25]: %time cdo.copy(input = "wrfout_d02_2016-06-23_06_00_00", output = "wrfcopy.grb", option = "-...f grb") CPU times: user 0 ns, sys: 4.12 ms, total: 4.12 ms Wall time: 12min 18s Out[25]: 'wrfcopy.grb...", option = "-f grb") CPU times: user 244 µs, sys: 3.87 ms, total: 4.11 ms Wall time: 44.9 s Out[26]:...'wrfsub1.grb' 链式操作 python-cdo中完整的支持类似cdo命令行的链式操作符，执行顺序和CDO命令行操作相同。...'wrfsub.grb' 通过上述命令可以看出，除了 selname 操作的参数时在方法内单独给出之外，其余**操作符(seltimestep)**的调用方式和cdo命令行调用方式相同。

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工具推荐｜利用python-cdo高效处理气象数据

In [25]: %time cdo.copy(input = "wrfout_d02_2016-06-23_06_00_00", output = "wrfcopy.grb", option = "-...f grb") CPU times: user 0 ns, sys: 4.12 ms, total: 4.12 ms Wall time: 12min 18s Out[25]: 'wrfcopy.grb...", option = "-f grb") CPU times: user 244 µs, sys: 3.87 ms, total: 4.11 ms Wall time: 44.9 s Out[26]:...'wrfsub1.grb' 链式操作 python-cdo中完整的支持类似cdo命令行的链式操作符，执行顺序和CDO命令行操作相同。...'wrfsub.grb' 通过上述命令可以看出，除了 selname 操作的参数时在方法内单独给出之外，其余**操作符(seltimestep)**的调用方式和cdo命令行调用方式相同。

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掌握branch and cut算法原理附带C++求解TSP问题代码

e].end2 == n) { lhs += GRBLinExpr(vars[e], 1.0); } } initial_model.addConstr(lhs, GRB_EQUAL...model.optimize(); lp_solves++; if (model.get(GRB_IntAttr_Status) !...= GRB_OPTIMAL) { // Do not continue branch if problem is infeasible....cost = model.get(GRB_DoubleAttr_ObjVal); // We can cut off branches more aggressively when the weights...for (int c = 0; c GRB_LESS_EQUAL

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交互式网络可视化—visNetwork

设置点边属性 (1)建立点边属性数据框 nodes <- data.frame(id = 1:6, label = paste("N", 1:6),# 点标签 group = c("GrA", "GrB..."visNetwork example", submain = "add a subtitle", footer = "EXP.3") %>% visNodes(group = c("GrA", "GrB...03 加图例visLegend nodes <- data.frame(id = 1:6, label = paste("N", 1:6),# 点标签 group = c("GrA", "GrB...visOption (1)突出显示最近的节点 nodes <- data.frame(id = 1:6, label = paste("N", 1:6),# 点标签 group = c("GrA", "GrB

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基因名变化太快，比如PAM50

3169 FOXC1 FOXC1 FOXC1 2296 GPR160 GPR160 GPR160 26996 GRB7...GRB7 GRB7 2886 KIF2C KIF2C KIF2C 11004 KNTC2 KNTC2

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Arduino配置WS2812及Adafruit_NeoPixel库的使用

该24位二进制数据流中每8位代表一个颜色的像素值，三种颜色分别是绿色、红色和蓝色，即GRB像素流格式。通过对这三个基本色的像素值进行不同设置，得到不同的颜色。...NEO_KHZ400 400 KHz (classic 'v1' (not v2) FLORA pixels, WS2811 drivers) NEO_GRB...NEO_RGBW RGBW顺序的像素流方式 (NeoPixel RGBW products) */ Adafruit_NeoPixel pixels(NUMPIXELS, PIN, NEO_GRB...LED_COUNT 60 // Declare our NeoPixel strip object: Adafruit_NeoPixel strip(LED_COUNT, LED_PIN, NEO_GRB...Pixels are wired for GRB bitstream (most NeoPixel products) // NEO_RGB Pixels are wired for

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Meteva笔记：加载GRIB 2要素场

PosixPath('/g1/COMMONDATA/OPER/NWPC/GRAPES_GFS_GMF/Prod-grib/2020091600/ORIG/gmf.gra.2020091600024.grb2...PosixPath('/g1/COMMONDATA/OPER/NWPC/GRAPES_GFS_GMF/Prod-grib/2020091700/ORIG/gmf.gra.2020091700000.grb2...PosixPath('/g1/COMMONDATA/OPER/NWPC/GRAPES_GFS_GMF/Prod-grib/2020091600/ORIG/gmf.gra.2020091600024.grb2

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你爱我还是他 | xarray2024.11.0版本如何读取GRIB数据

LATITUDE_FORMATTER 基于cfgrib查看数据变量 ds = xr.open_dataset('/home/mw/input/GFS1824/gfs_4_20230902_0000_021.grb2...last) Cell In[2], line 1 ----> 1 ds = xr.open_dataset('/home/mw/input/GFS1824/gfs_4_20230902_0000_021.grb2...那么我们下面试试报错中提到的参数 #地表变量 ds = xr.open_dataset('/home/mw/input/GFS1824/gfs_4_20230902_0000_021.grb2',engine..., line 2 1 #地表变量 ----> 2 ds = xr.open_dataset('/home/mw/input/GFS1824/gfs_4_20230902_0000_021.grb2...grib_ls /home/mw/input/GFS1824/gfs_4_20230902_0000_021.grb2 上面是所有变量信息，假定我们知道一个变量名需要从grib中筛选出它，可以这样 !

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腾讯多媒体实验室参会IJCAI2019并做论文报告

我们提出的系统框架图如上图所示,其中MKTB和GRB模块为时域建模模块,这两个模块可以直接插入到已有的2DCNN中。另外,该方案是基于经典的TSN([Wang L et al....图8-所提出的GRB模块 MKTB模块中用的是DepthWise的时域卷积进行时域建模,这种卷积会对每个通道单独的进行计算,而忽略了通道间的全局关系建模。...为了进一步弥补这种全局信息的缺失,我们提出一个全局调优模块GRB。该模块受Non-Local网络的启发,即利用跨通道的全局关系对特征做进一步学习。...不同于原有的Non-Local模块用在网络较前的位置,该模块很自然地用在我们的网络后端(分类层前),此时,输入特征已经不含空域维度,所以GRB模块中仍然是1D卷积而不是Non-Local模块中的2D或者...3D卷积,所以该GRB模块计算量较低。

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3分+非肿瘤纯生信免疫浸润分析还可以这么做！

作者通过SVM-RFE(支持向量机递归特征消除)的算法，以样本DEGs的表达量作为输入，发现在特征基因数量位7时有最高的准确率(Accuracy=0.975) C：将A和B中的标志分子取交集，最后得到GRB10...分析GRB10，E2F3与浸润免疫细胞的相关性 A：分析OA中GRB10的表达量与22种免疫细浸润胞的特征基因表达量相关性 B：分析OA中国E2F3的表达量与22种免疫细浸润胞的特征基因表达量相关性 ?

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CDO条件性选择数据

利用地形文件选择海拔高度大于0的区域，并生成掩膜文件： cdo -gtc,0 -topo,ni96 lsm_gme96.grb # gtc 表示选择大于某个数的值 # topo 表示利用地形数据创建字段...利用生成的掩膜文件选取数据： cdo -f nc reduce,lsm_gme96.grb temp_gme96.grb tempOnLand_gme96.nc # -f 表示控制输出文件格式注意

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Nature | 蛋白质遗传结构很复杂？Ben Lehner使用加性能量模型得出相反结论！

例如，利用一个浅层双突变体库，作者能够推断适配蛋白GRB2的C末端SH3结构域中几乎所有突变（1,056/1,064 = 99%）的折叠吉布斯自由能变化（ΔΔGf）。...在GRB2-SH3结构域中随机组合突变会很快导致蛋白质不能折叠，预计当有五个和十个突变时，分别约有98%和超过99.9%的基因型无法折叠（基于加性能量，见图1a）。...对于GRB2-SH3，预测能够保留两种分子表型的最大突变集包含34个单一氨基酸替换：25个位于表面残基（相对溶剂可及表面积（RSASA）≥ 0.25），3个位于蛋白质核心（RSASA < 0.25），6...高阶突变体的折叠和功能图 4 作者的实验鉴定了大量GRB2-SH3基因型，尽管带有多次突变，但仍然具有较高的细胞丰度（例如，包含超过五个突变的25,564种基因型；见图1f）。...因此，大多数高丰度的高阶GRB2-SH3突变体是正确折叠的。多表型遗传预测在大量遗传背景中，测量了这两个相关分子表型的单氨基酸和双氨基酸突变效应，这为热力学建模提供了丰富的数据来源。

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雷达外推grb2文件的解析绘图

python-使用pygrib将已有的GRIB1文件中的数据替换为自己创建的数据

pygrib | 读取CFS数据及简单可视化

气象数据的常用格式以及处理的工具

利用python-cdo处理气象数据

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除夕快乐 | xarray2024.11.0读取GRIB数据进阶

CDO转换数据集格式

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交互式网络可视化—visNetwork

基因名变化太快，比如PAM50

Arduino配置WS2812及Adafruit_NeoPixel库的使用

Meteva笔记：加载GRIB 2要素场

你爱我还是他 | xarray2024.11.0版本如何读取GRIB数据

腾讯多媒体实验室参会IJCAI2019并做论文报告

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