作者通过引入datashader、geopandas 和 colorcet 等库,演示了如何处理和展示大规模数据,以及如何创建地理空间数据的可视化效果。
地理空间数据无处不在:在这次新冠肺炎大流行中,我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说,有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。
对于 Python 环境下开发的数据科学团队,Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路,但是事实上大家都选择了 Spark 来达成相同的目的。Dask 是一个纯 Python 框架,它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。而 Spark 即时使用了 Apache 的 pySpark 包装器,仍然带来了学习门槛,其中涉及新的 API 和执行模型。鉴于以上陈述,我们下面将对比这两个技术方案。
两个月前需求:使用python3做一个将观测数据编译产出成bufr数据的一个工具 刚刚完成初版,其中的数据文件路径和数据内容格式还需要仔细核对,但整体逻辑已实现,剩下的工作时间可能会用来完善它
在数据科学和分析的世界里,将数据可视化是至关重要的一步,它能帮助我们更好地理解数据,发现潜在的模式和关系。Python 提供了多种可视化工具,HvPlot 是其中一个出色的库,专为简单且高效的交互式可视化设计。
随着新版本的推出,RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年,RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前,RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持!RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展,达到新高度。
在互联网时代,每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外,在轨卫星每年也会产生PB级气象数据,还有大量的数值模式数据。
毋庸置疑,Python是用于数据分析的最佳编程语言,因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇,在上篇给大家带来了Python的发展历程( 为什么说Python是数据科学的发动机(一)发展历程 )。下篇将给大家介绍Python中的一些重要工具。 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨
今天我们在进行一个Python数据可视化的实战练习,用到的模块叫做Panel,我们通过调用此模块来绘制动态可交互的图表以及数据大屏的制作,而本地需要用到的数据集,可在kaggle上面获取
最近,一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题,具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算?气象业务该不该在线?
“流数据”是连续生成的数据,通常由某些外部源(如远程网站,测量设备或模拟器)生成。这种数据在金融时间序列,Web服务器日志,科学应用程序和许多其他情况下很常见。我们已经了解了如何在[实时数据](06-Live _Data.ipynb)用户指南中显示可调用的任何数据输出,我们还看到了如何使用HoloViews流系统在用户指南中推送事件部分[响应事件](11-响应_到Events.ipynb)和[自定义交互](12-Custom Interactivity.ipynb)。
之前也推送过地球科学领域的Python工具合集 工具推荐|大气科学领域最常使用的工具集合,也单独推送过一些优秀的Python工具。今天在搜索资料的时候发现了这个涉及到空间分析和制图、水文、气象、气候和地震学方面的Python工具合集。
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