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ArcMap将栅格0值设置为NoData值的方法

本文介绍在ArcMap软件中，将栅格图层中的0值或其他指定数值作为NoData值的方法。   ...在处理栅格图像时，有时会发现如下图所示的情况——我们对某一个区域的栅格数据进行分类着色后，其周边区域（即下图中浅蓝色的区域）原本应该不被着色；但由于这一区域的像元数值不是NoData值，而是0值，导致其也被着色...因此，我们需要将这一栅格图像中的0值设置为NoData值。这一操作可以通过ArcMap软件的栅格计算器来实现，但其操作方法相对复杂一些；本文介绍一种更为简便的方法，具体如下所示。   ...首先就是下图中上方的红色方框，选择我们需要设置的栅格文件即可。...如果我们是需要对其他指定的数值设置，就在这里填写这一指定的数值即可。   设置完毕后，可以在栅格图层的属性中看到“NoData Value”一项已经是0值了。

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数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能让你事半功倍！（附代码）

由代码可知，read.csv函数将所有数据都读取到了一列中。因为按照默认的参数设置，函数会寻找逗号作为分隔列的标准，若找不到逗号，则只好将所有变量都放在一列中。指定分隔符参数可以解决这个问题。...header：设置逻辑值来指定函数是否将数据文件的第一列作为列名。默认为假。 sep：不同变量之间的分隔符，特指分隔列数据的分隔符。默认值为空，可以是“,”、“\t”等。...某些数据文件内可能会预留一些变量列，但数据采集后这些预留的列并未被填满，而是仍然保留着制表符，该参数就是用来处理掉这些意义不大的制表符。...可是，另外一个问题又出现了，函数按照第一部分的两列变量将后续的所有数据也都写入了两列。...处理的思路是先将数据读取到R中，然后使用unique函数找到指定列中的非重复观测值，选取指定观测值并保存到一个向量内，然后将向量指定给na.strings参数来进行替换，代码如下： > flights_uneven

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数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能，你就很牛了

由代码可知，read.csv函数将所有数据都读取到了一列中。因为按照默认的参数设置，函数会寻找逗号作为分隔列的标准，若找不到逗号，则只好将所有变量都放在一列中。指定分隔符参数可以解决这个问题。...默认为假 sep：不同变量之间的分隔符，特指分隔列数据的分隔符。默认值为空，可以是“,”、“\t”等 quote：单双引号规则的设置。...通过指定一组向量来指定每列的变量数据类型，具体使用方式为：colClasses = c ("character","numeric",…) fill：设置逻辑值来处理空白值部分，使用方法请参见代码演示部分...某些数据文件内可能会预留一些变量列，但数据采集后这些预留的列并未被填满，而是仍然保留着制表符，该参数就是用来处理掉这些意义不大的制表符 blank.lines.skip：空白行是否跳过，默认为真，即跳过...处理的思路是先将数据读取到R中，然后使用unique函数找到指定列中的非重复观测值，选取指定观测值并保存到一个向量内，然后将向量指定给na.strings参数来进行替换，代码如下： > flights_uneven

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《Kaggle项目实战》 泰坦尼克：从R开始数据挖掘(一)

在训练集中有891个观测值（行），每个观测值有12个变量。测试集较小，只有418名乘客的命运需要预测，且只有11个变量，这是因为“Survived”列缺失了。这就是我们想要预测的列。...现在，让我们保留import命令，我们将在近期使用的唯一一个因子变量是gender变量，它正确地导入为分类变量。 有好几种方法去访问数据框的列。如果想要提取数据框中的单个列，请使用美元符号运算符。...继续了解更多的R语法。R中的赋值运算符为“<-”，它用于将右侧的值存储到左侧对象中。 例如，x <-3将值3存储到变量x中。...要做到这一点，我们需要使用一个新的命令，rep函数的作用是多次重复某些值，在控制台中输入： > test$Survived <-rep(0, 418) 由于数据框中之前没有“Survived”列，因此R...如果这个列之前已经存在了，那么R将用新的值覆盖它，因此要小心（不要覆盖掉有用的数据）！尽管对于这个简单模型不那么必要，但将预测结果放在已存在的数据旁边有助于保持数据框的整洁性。

2.3K60

OpenGL ES 3.0 | 统一变量和属性的概念与（在程序中的）获取流程、统一变量缓冲区对象详解、std140块规范、用 命名统一变量块 建立 统一变量缓冲区对象 的流程 和 相关API 和...

） C列R行 的 列优先矩阵 被 当成 C浮点列向量 的一个数组对待， 每个向量包含R个分量。...（一个列有R行） 相类似， R行C列的行优先矩阵被 当成 R浮点行向量 的一个数组对待， 每个向量包含C个分量。...（如下）可能使 某些OpenGL ES 3.0实现 以比std140布局 更紧凑的方式 打包数据】 ?...与统一变量位置值用于引用统一变量类似 【有了统一变量的位置及其类型和数组大小， 即可加载统一变量的值】， 统一变量块索引用于引用统一变量块， 用glGetUniformBlockIndex检索统一变量块索引...然后，有一组例程可用于设置顶点数组，以加载顶点属性值。 ---- 参考自： 《OPENGL ES 3.0编程指南（第2版）》

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Power BI的时间序列预测，除了移动平均还能怎么做？

如下图所示，可以设置一定置信区间范围内一定期间内的预测值。 此外还可以通过建立度量值手动建模。好处是自由度更大，可以滑动选择基于前多少期进行预测。...，当期与上期大体呈等差等比关系，如： y(t)=y(t-1)+a 或 y(t)=a*y(t-1) 还有一些跟时间或者其他变量呈线性相关，如： y=a+b*t+c*x 其中y为预测变量，t为时间，x为其他变量...PBI做等差等比的困难在于，DAX擅长根据A列聚合求B列，而不那么容易根据B列上期值生成B列当期值。...比如模型中有可变参数r（感染者接触易感染人数），那么点击New Parameter，然后设置可变动的序列，如下图所示： 接着在Python的代码里面将原本是常数的r改为引用这个参数，代码如下： R0...这样就完成了参数化查询的设置。用户在报告页面点击编辑查询，可以手动修改r值，生成新的时间序列预测。 参数化查询的不足是无法在发布的链接里修改参数，只能在PBI desktop里调整。

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Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

在某些情况下，如果使用的脚本添加或删除列，则变量的列号可能会更改。因此，最好使用列名来引用特定变量，这样可以使代码更易于阅读，并且您的意图更加清晰。...然后用逻辑向量返回数据框中的所有行，其中这些值为TRUE。...这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。我们将filter()在后面的课程中更详细地探讨该功能。...---- 3.导出文件 到目前为止只修改了R中的数据; 文件保持不变。想要将数据集保存到文件，需要使用函数write。 要以逗号分隔的格式（.csv）将矩阵导出为文件，可以使用write.csv函数。...注意：有时在将具有行名称的数据框写入文件时，列名称将从行名称列开始对齐。为避免这种情况，可以在导出文件时设置参数col.names = NA，以确保所有列名称都与正确的列值对齐。

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机器学习特征降维

通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变 量叫主成分。...sklearn.decomposition.PCA(n_components=None) 将数据分解为较低维数空间 n_components: 小数表示保留百分之多少的信息；整数表示减少到多少特征 例如...反映变量之间相关关系密切程度的统计指标 相关系数的值介于–1与+1之间，当 r>0 时，表示两变量正相关，r<0 时，两变量为负相关，当 |r|=1 时，表示两变量为完全相关，当r=0时，表示两变量间无相关关系...|r|<0.4为低度相关；0.4≤|r|<0.7为显著性相关；0.7≤|r|<1为高度线性相关 from scipy.stats import pearsonr from scipy.stats import...然后产生了新的变量，sklearn.decomposition.PCA 皮尔逊相关系数：|r|<0.4为低度相关；0.4≤|r|<0.7为显著性相关；0.7≤|r|<1为高度线性相关,from scipy.stats

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R语言入门系列之二

日期往往以数值形式存储，日期值可以运算比较，但是在读取数据时往往读取为字符串格式，as.Date()函数可以将字符型日期转换为数值型进行储存，如下所示： 可以看到在R中日期值是以yyyy-mm-dd形式储存...="max"，最大值标准化，将数据除以该行或者列的最大值(defaultMARGIN=2)。...⑤method="normalize"，模标准化，将数据除以每行或者每列的平方和的平方根(defaultMARGIN=1)，模标准化后每行、列的平方和为1（向量的模为1），也即在笛卡尔坐标系中到原点的欧氏距离为...某些函数(如lines、pie)可以接受一个含有颜色值的向量，并自动循环使用。...=c(1,1))设置作图区域为1行两列共两幅图，图片宽之比2:1，高之比1:1。

3.8K30

R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...在筛选列变量的数据，也可以与%in%集合运算联用（集合运算见博客：R语言︱集合运算）。...setkey(try,gender,buy_online) #设置key为两个变量，数据已经按照x值进行了重新排序 ans2 <- DT[list("M","Y")] #更为简洁，并且迅速...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...4、修改列名、行名 #把名字为"old"的列，设置为"new" > setnames(DT,"old","new") #把"V2","V3"列，设置为"V2.rating","V3.DataCamp"

7.7K43

Github项目推荐 | visdat - 数据初步探索性可视化工具

vis_dat最初受到csv-fingerprint的启发，通过使用vis_dat将数据框中的变量类显示为带有vis_dat的绘图，并使用vis_miss简要查看丢失的数据模式，vis_dat将帮助你可视化数据框并...vis_compare()将相同维度的两个数据帧之间的差异可视化 vis_expect()将数据中某些条件成立的位置可视化 vis_cor()在一个漂亮的热图中对变量的相关性可视化 vis_guess(...)将数据中各个类的earch值可视化 你可以在“using visdat”小节中查看更多关于visdat的信息。...上面的图告诉我们，R读取这个数据集时是数值和整数值，并在Ozone和Solar.R中显示一些缺失的数据。类在图例中表示，缺失的数据用灰色表示，列/变量名列在x轴上。...通过设置sort_miss = TRUE，数据列也可以按缺失最多的列进行排列： vis_miss(airquality, sort_miss = TRUE) ?

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

inplace参数设置为True以保存更改。我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。...如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...17.设置特定的列作为索引 我们可以将DataFrame中的任何列设置为索引。 df_new.set_index('Geography') ?...我们希望将小于6的客户的Balance设置为0。...这些值显示以字节为单位使用了多少内存。 23.分类数据类型 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，这可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量的基数较低时。

10.7K10

R语言笔记完整版

即是以0~4为一组，5~9为一组将个位分成两部分，width是绘图宽度，atom是容差 boxplot（）——箱图，研究变量的中心趋势，以及变量发散情况和离群值。...详情参见例子 R语言利器之ddply transform(x，y)——将x和y的列转换成·一个数据框。...数组是多维的，dim属性设置维数 matrix(0, 3, 4)——0为赋初值，3行，4列，存储方式是 先列后行！矩阵是二维的，用ncol和nrow设置矩阵的行数和列数。...>），c（）)——设置参数行和列的名称，以列表的形式进行输入 matrix[ ,4]——矩阵第4列 as.vector(matrix)——将矩阵转换成向量...）——计算列联表的边际频数（边际求和）并求和,=1为按列变量 as.formula()——转换为一个R公式，是一个字符串

4.3K41

R常用基本 函数汇总整理

，保留某些数据结构 dget() 从ascii格式文件中读取对象 ls() 列出指定环境中的对象，如果无参数，列出其调用环境中的对象 object() 同ls rm() 删除当前环境中的变量...颜色处理 colors() 列出R的built-in colors rgb() 通过分别给出red,green,blue的值来产生调和色 col2rgb() 将三种格式的R...rbind() 按行合并 merge() 按列或行合并dataframe dim() 对象的维数，返回值为一个list dimnames() 返回或设置对象的每一维的名字...row.names() 返回或设置矩阵类对象的行的名称 colnames() 返回或设置矩阵类对象的列的名称 intersect() 两个向量的交 union() 两个向量的并...pretty() 计算一数值序列的等分位点 deparse() 以字符形式按原样输出表达式，对画图时的标注有用 substitute() 将表达式中的变量名替换为变量的值，其余部分不变

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

如果将整数值传递给random_state，则每次运行代码时都将生成相同的采样数据。 5. Where where函数用于指定条件的数据替换。如果不指定条件，则默认替换值为 NaN。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...以下代码将负值的颜色设置为红色: def color_negative_values(val): color = 'red' if val < 0 else 'black' return

5.6K30

手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）

对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。...求极差 极差=最大值-最小值=3960-45=3915 2. 分组 这里根据业务数据的含义，可取组距为500，则组数如下所示。 组数=极差/组距=3915/500=7.83≈8 3....其中，第1列将数据所在的范围分成若干组段，其中第1个组段要包括最小值，最后一个组段要包括最大值。习惯上将各组段设为左闭右开的半开区间，如第一个组段为[0,500)。...第2列组中值是各组段的代表值，由本组段的上限值和下限值相加除以2得到。 第3列和第4列分别为频数和频率。 第5列是累计频率，是否需要计算该列数值视情况而定。 ? ▲表3-4 频率分布 5....('菜品销售量分布（条形图）')# 设置标题 plt.show() # 展示图片 饼图的每一个扇形部分代表每一类型的所占百分比或频数，根据定性变量的类型数目将饼图分成几个部分，每一部分的大小与每一类型的频数成正比

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pandas 分类数据处理大全（附代码）

比如，我们知道lightgbm相对于xgboost优化的一个点就是可以处理分类变量，而在构建模型时我们需要指定哪些列是分类变量，并将它们调整为category作为超参数传给模型。 一个简单的例子。...如果将两个object列合并在一起的，没什么意思，因为大家都知道会发生什么，object+ object= object而已。 把object列合并到category列上 接着上面的例子。...为这个交叉表添加一个新列new_col，值为1。...category列的分组:默认情况下，获得数据类型中每个值的结果，即使数据中不存在该结果。可以通过设置observed=True调整。...category列的索引：当索引为category类型的时候，注意是否可能与类别变量发生奇怪的交互作用。 以上就是本次分享内容。

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