题目部分 在Oracle中，如何将一个数据库添加到CRS中？...答案部分 虽然通过DBCA（DataBase Configuration Assistant，数据库配置助手）创建的数据库会自动加入CRS中，但通过RMAN创建的数据库是不会被加入CRS中的，在这种情况下就需要手动添加...，将数据库加入CRS中后就可以通过srvctl来管理数据库了。...crsctl start res ora.lhrrac1.db srvctl config db -d lhrrac1 -a crsctl stat res ora.lhrrac1.db -p 修改数据库的属性...下面的例子演示了如何将一个物理DG添加到CRS中。
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。 移除批次效应前 ? ? ?...因为目前合并多个测序、芯片数据集这一块并没有完全统一的标准，方法大概有五六种。公说公有理婆说婆有理，对于我这样的新手来说，最简单的是跟随顶级文章的文章思路或者分析流程和步骤。...于是我选取了一篇欧洲泌尿外科的顶级文章，从这篇文章的补充材料可以看出来：
但是现在基本上大家的单细胞转录组项目不太可能是单个样品啦，所以一定会触及到多个样品整合的问题，整合是为了尽可能的去除批次等不需要的差异但是尽可能的保留生物学差异，是一个两难问题，所以关于它的算法基本上都是发表在...但是如果你选择：单细胞降维聚类分群的另外一个工具选择Pagoda2，其实也有一个配套的单细胞数据集整合的算法选择conos，让我们来一起看看吧。...Conos对象 # 2.加载数据 #### ## 2.1 测试数据 ---- library(conosPanel) panel <- conosPanel::panel # panel是一个List...实例数据演示conos的整合 前面的包的安装和加载是一样的，这个时候不选择示例数据，而是 读取pbmc3k和5k数据集 ： ## 2.1 读取pbmc3k和5k数据集 ---- library(conosPanel...pbmc3k和5k数据集 ，需要的两个文件 在我自己的电脑，不过如果你看完了以前的单细胞系列教程，应该是很容易自己去制作它。
但有两点要注意： 为了简化序列化操作， xarray 在 dumping 对象之前会将数组中的所有值加载到内存中。因此这种方式不适用于大数据集。...但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset，从而保证数据的准确性。 一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。...当要在一个文件中写入多个组时，传入 mode = 'a' 给 to_netcdf ，从而确保每一次调用都不会删除文件。 除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...时间单位 'units' 和 ‘calendar’ 属性控制 xarray 如何将 datetime64 和 timedelta64 数组序列化为数值数组。'
那如何将现实生活中的数据存储在计算机中。计算机比较愚蠢，只能类似矩阵一样储存信息。无论是一维数组、二维数组、三维数组下标只能从0开始。...DataArray将维度名称，坐标和属性添加到多维数组，而Dataset则是多个DataArray数组的集合。 “什么叫做类，什么叫做实例？ 苹果是水果的组成部分，那么苹果称为水果的类。...，如何将数据与实际时空关联在一起呢？...多个盘状垛堞的图标可以查看对应变量的部分数据。如果坐标名称与维度名称重名，则用粗体标记维度名称，而非text形式的*。默认情况下，若在笔记本中直接查看某个xarray对象，直接写对象名称即可。...的对象可以将多个变量放在一起。
如何将ORA-S5西太数据mat格式转为nc格式 前言 本文旨在展示如何将 ORA-S5 西太平洋区域的 MATLAB (.mat) 格式数据转换为 NetCDF (.nc) 格式，以便于进一步的数据分析和可视化...通过使用 Python 中的 scipy.io.loadmat 和 xarray 库，我们将构建一个 xarray.Dataset 对象，并最终保存为 NetCDF 文件。...此过程涉及数据解析、坐标系统设置以及数据变量的组织。 数据地址： http://msdc.qdio.ac.cn/data/metadata-special-detail?...通过使用 Python 的 scipy.io.loadmat 和 xarray 库，我们成功地构建了一个 xarray.Dataset 对象，其中包含了诸如盐度 (salt)、温度 (temp)、u-方向速度分量...布置个小练习吧，你试试写一个脚本将多个mat文件批量转为nc 布置个小练习吧，你试试写一个脚本将多个mat文件批量转为nc
——（唐）元稹《离思五首·其四》 ” xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外，更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来...pandas（pd）包中的 Series 函数能够创建一维数组，np.ones((10,))创建了一个一维的 10 个全为 1 的数列，其结果如下所示 np.ones((10,))创建结果 在 python...arr = series.to_xarray() arr 运行结果 由于只有一个变量，所以转换的结果是 xarray 中的DataArray类型。...（broadcast） 离散数据存储 广播数据对其连续化 这样的情况下就保证了每一个 a 都对应了 b 中的一行数据。...文件的后缀为.nc。Xarray 基于 netCDF 数据模型，因此磁盘上的 netCDF 文件直接对应于数据集对象。
在气象学中，WRF（Weather Research and Forecasting Model）是一个常用的数值天气预报模型，它可以提供丰富的气象变量数据来帮助我们理解和预测天气现象。...为了更好地处理WRF模型输出数据（当然因为wrfout文件太大了！），我们经常需要批量提取其中的变量，并将提取的数据保存为NetCDF格式（.nc文件），这样可以方便我们后续的分析和可视化操作。..., method='cat') # 将变量添加到数据集 dataset[var] = var_data print(dataset) # # 转换 projection 属性的值为字符串...= xarray_array.copy() # 从变量中删除坐标信息 del xarray_array_out.attrs['coordinates'] # wrf-python...=ALL_TIMES, method='cat') var_data = write_xarray_to_netcdf(var_data) # 将变量添加到数据集 dataset
前言 首先，要快速熟悉一个陌生的nc格式数据，你可以使用Python中的xarray库。xarray是一个用于处理多维数组的强大工具，特别适用于处理带有标签的多维数据。...Dataset是一种类似于字典的数据结构，用于存储多个DataArray，每个DataArray可以共享相同的坐标系。...接下来，我将为你提供一个简单的xarray库介绍，以帮助你更好地理解如何使用它来处理陌生的nc格式数据。...打开数据 import xarray as xr # 数据 f = '/home/mw/input/cru3546/cru_ts4.07.2021.2022.pre.dat.nc' # 打开数据集...提取变量pre第一个时次数据 # 提取月降水 monthly_pre = ds['pre'][0] monthly_pre 提取指定经纬度范围数据 min_lon = 80 min_lat = 20
Dataset xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。...OrderedDict 数据或坐标中变量的区别是语义上的，你可以忽略这些差异。...下面是如何为天气预测构造数据集的例子： ? 上例中， temperature 和 precipitation 为数据变量(data variables)。...数据集转换 除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。...使用 xarray 创建新数据集不会造成性能损失，即使是从文件中加载。创建新对象代替那些存在的”变异“变量，对于理解代码来说是有利的。
EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的3D...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
最近，有老师用过CDS下载ERA5数据吗，我今天下载数据一直在排队中，以前从来没有遇到过排这么久的情况 欧洲中心转移服务器中，还需静待 7. 请问大家谁做过WRF的obsnuding吗？...使用pycinrad或pycwr读取获得的雷达变量已经是xarray格式，就当普通的数据去索引即可 不知怎么用xarray可查看往期推文如何快速熟悉一个陌生的nc格式数据 10....请问一下wrf中的诊断输出变量pressure（full model pressure）是表示大气总气压（干燥气压加水汽压）吗？ no 12....请问各位老师，如何将tif格式遥感数据从unit16转换为float32. 参考往期如何转换tif格式遥感数据的数据类型 13. 哪些是pycwr有而pycinrad没有的呢？...想问一下大家降水的站点数据能在哪里找到 答案是ISD (Integrated Surface Dataset，全球地面观测数据集） 网址是 https://www.ncei.noaa.gov/access
直接对 DataArray 的索引类似 numpy 数组索引，只不过它返回的是一个新的 DataArray 对象。...[ns] 2000-01-01 2000-01-02 space <U2 'IN' pandas 中提供的基于标签的索引方式可以应用到 xarray 中 (比如：单标签，标签切片，标签数组...xarray 返回的结果比 pandas 更明确，不会返回 SettingWithCopy warnings 对齐与重索引 xarray 中的 reindex，reindex_like 及 align...会将 Dataset 或 DataArray 添加到响应维度的新坐标集。...原始数据是新对象的子集，而原数据中没有的数据用 Nan填充。 xarray 在执行合并多对象操作时会自动对齐。手动对齐能够提高效率。
ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=-2, vmax=30) 上述代码选取了时间维度第一个的变量 sst，同时通过vmin和vmax定义色标的绘制变量数值范围为-2 至 30....sst_kelvin 可以发现再进行计算操作后，数据集的维度和坐标都没有发生变化。...需注意的是，许多导入的 xarray 数据集存在单位（units）属性，这些属性可用于绘图，目前独立于 xarray 项目进行开发的包pint[1]可以实现对单位的完全感知并进行转换。...numpy相关的数学函数均可以直接在 xarray 中直接运算。 我们以一个实例来开始下面的内容：用于海水热力学领域的Gibbs 海水工具包[2]。...gsw.t90_from_t68(ds.sst) 当然也可以使用xr.apply_ufunc函数对于数组中的每个元素进行gsw.t90_from_t68操作。
全球沿海河流和环境变量¶。 一个包含5399条沿海河流和8个环境变量数据的全球数据集。在这些河流中，40%（n=2174）有地貌三角洲，其定义是突出于区域海岸线、分布的河道网络，或两者兼有。...在全球范围内，平均每300公里的海岸线就有一个三角洲，但也有三角洲形成的热点，例如在东南亚，每100公里的海岸线就有一个三角洲。...我们的分析表明，一条河流形成三角洲的可能性随着排水量、沉积物排放量和排水流域面积的增加而增加。另一方面，三角洲的可能性随着波高和潮汐范围的增加而减少。...三角洲的可能性与受水盆地的坡度有着非单调的关系：坡度越大，三角洲的可能性就越小，但对于坡度大于0.006的情况，三角洲的可能性就会增加。这反映了在主动和被动边缘上对三角洲形成的不同控制。
第一步：安装mockjs npm install mockjs -s 第二步： 在main.js 中引入mock // 引入mock // import Mock from "..../mock"); 第三步： 在src文件夹中创建 mock文件夹，然后在里面创建 index.js文件和respose文件夹再在里面创建： user.js ?...mock.png user.js中的代码 import Mock from ".....这个就是模板 const template = { 'str|2-4':"lison" } return Mock.mock(template) } index.js中的代码...，拦截要请求的地址了，从而使用本地的数据渲染数据了。
多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...DataArray 一个带有标签的多维数组，它有如下几个重要的属性 values 获取数组的具体数值 dims 获取维度的名字，如('x', 'y', 'z') coords 获取一个类似于字典的结果，...里面包含各个坐标 attrs 获取原始数据的属性，比如变量的名字、单位等 Dataset Dataset可以简单的理解为由多个DataArray组成的集合，它有如下几个重要的属性 dims 获取维度的名字...数据结构图示 数据类型的使用 读取数据: xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据，即能读取多个物理量。...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim
ByteBuf dst, int length) { getBytes(index, dst, dst.writerIndex(), length); // 调整 dst 的...writerIndex dst.writerIndex(dst.writerIndex() + length); return this; } // 注意这里的...getBytes 方法既不会改变原来 ByteBuf 的 readerIndex 和 writerIndex // 也不会改变目的 ByteBuf 的 readerIndex 和 writerIndex...checkReadableBytes(length); getBytes(readerIndex, dst, dstIndex, length); // 改变原来 ByteBuf 的
XGCM 是一个python包，用于处理由数值大气环流模型(GCMs)和类似网格数据集产生的数据集，这些数据集可以进行有限体积分析。...在这些数据集中，不同的变量位于不同的位置，相对于一个体积或面元素(如单元中心，单元面等) XGCM 解决了如何插值和差异这些变量从一个位置到另一个问题。...XGCM 使用并生成 xarray 数据结构，这是多维数组数据的坐标和元数据丰富的表示形式。...Xarray 是以多种方式分析 GCM 数据的理想工具，它提供了方便的索引和分组、坐标感知的数据转换以及(通过 dask)并行、核外数组计算。...虽然高度并行的超级计算机现在可以轻松地生成兆级和兆级的数据集，但普通的后处理工作流还是要与这些卷做斗争。
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