贝叶斯地理统计模型INLA 本次博客主要讲述如何使用R-INLA软件进行空间分析，通过随机嵌套偏微分方程方法和集成的嵌套Laplace渐进法可为潜在高斯随机场模型中的边际分布提供准确而有效的估计。...对于空间和时间上的对象都是如此，通常时间与空间是交互作用的。...这允许将非常靠近的点放置在同一三角形中。 特别需要注意的是，我们不希望三角形的角度非常锐化，因为三角形在投影时效果会较差。...在这种情况下，我们的空间数据全部在一组中。 2.4 Stack data 在2.1中，我们告知R-INLA我们在网格的哪些顶点具有采样位置，这给了我们投影仪矩阵A.test。...在第2.2节中，我们定义了SPDE模型。 我们需要告知R-INLA，在哪些采样位置我们有y（response）的数据以及在哪里有x（协变量）数据。
---------------- R ---------------- 在R语言中，传统对于地理信息数据的支持主要是通过sp包、maptools包和maps包和ggplot2包中的geom_ploygon...以下是sf对象在R语言中的组织形式： ?...以上是R语言中sf包（也即该项技术在R语言中应用的扩展包）的官方文档所引用的技术资料对于simple features特性的解释。 sf对象所能容纳的控件对象主要有以下几种： ?...对于sf对象的应用，R语言系统中的plot系统、grid系统和ggplot2系统都提供原生的支持，特别是ggplot2的开发版（开发版板一般都托管在GitHub上，正式版里面暂时还没有提供sf的接口）已经提供了了...列便是存储着空间地理信息数据的列表集合对象（geometry），其理念与R中的sf对象是一致的。
sf包在R语言中引入了simple features对象，它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。...本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。 "Simple features" 究竟是什么？...初步研究表明，使用dbplyr框架可以在R中处理大量耗费内存的空间数据库。这不仅消除了R的内存限制，而且还从这些数据库的持久空间索引中获益。...总结与延伸阅读 我们引入了一个新包 —— sf，在R语言中操纵simple feature对象，并且成为最前沿的用于部分替代sp包家族的潜力股。...在实现sf过程中，维护了几个经过良好验证的概念(几何对象与属性的分离)，为sf创建了新的连接(dplyr、ggplot2、空间数据库)，并探讨了新的概念(单位、空间索引等)。
1R语言地图数据分类 R语言使用ggplot2作图，所支持的地图数据对象主要包括两类 sp： SpatialPolygonDataFrame sf: Simple feature list column...这两株数据对象都可以通过读取shp数据获得 SP数据特点 SP空间数据对象是一个dataframe(数据描述层)和polygons(几何映射层)两个对象的组合 SP将地理数据分割为两大块：描述层和映射层...SF数据特点 最大特点hi是，他将每一个行政区划所对应的几何边界点封装成一个list对象，这条记录就像其他普通的文本记录一样，被排列在对应行政区划描述单元中 使用sf包的st_read()函数导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据结构...，这些行列中包括了描述层和几何多边形的边界点信息。...SF对象我们只需要指定一次合并即可，即将描述层和你的分析数据合并，使用sf::st_read()函数读取数据即可得到SF数据对象，其为data.frame对象类型。
虽然从数据存储格式上来讲我们分为shp素材、json素材，但是由于在R语言中使用ggplot2作图，所支持的数据集对象大致又可分为两类，它们都可以由shp、json数据文件转化而来。...而sf对象将这种控件数据格式件进行了更加整齐的布局，使用st_read（）导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据框，拥有整齐的行列，这些行列中包含着数据描述和几何多边形的边界点信息。...然后如果是第一种sp格式的话，在制作ggplot2地图过程中，我们需要分离描述层和几何映射层，并为两者指定连接的id（主键）,如果算上你要将自己的业务数据和描述层数据合并这一动作的话，那么总共我们需要合并两次数据...然而在sf对象中我们仅需指定一次合并即可，即描述层和业务指标数据的合并。...("CHN_adm1.shp") Warning message: use rgdal::readOGR or sf::st_read 当我使用sp包导入shp数据集时，R提示以上warning，也就意味着这种传统的方式在不久的将来就会被遗弃
[toc] 在R中根据shapefile进行点的抠取 当我们有一个图层文件时候，然后再放些采样点在该图层上，发现，某些采样点落在地图的外面，如下图所示。...如果用Arcgis操作，很容易把外围的点抹去，保留图层内的点，那么如果在R里面，实现该操作呢。 image.png 本篇文章，主要介绍在R中实现根据shp文件进行地图点的抠取。...数据准备 首先我们利用广西，云南为案例，随机生成一些散在的点。...size=0.2)+ geom_point(data = df_point,aes(x,y)) 抠取操作 主要借助于point.in.poly函数对两个SpatialPointsDataFrame对象进行操作...= raster(shape, res=0.05) shape_r = rasterize(shape, r, "val") plot(shape_r) plot(shape,add=T) 参考
这张表整体就是我们之前在分享 R语言的sf对象和Python中的GeoDataFrame对象的技术雏形。...可以看到地理信息列在postgis中已经被编码成一组特殊数字，而在R中的sf对象中则是嵌套列表，在Python的GeoDataFrame中则是特殊的geomtry列。...2、postgis与R语言通讯： 在R语言中调用postgis库表，需要依赖以下两个包（RPostgreSQL\rpostgis）： library("rpostgis") library("RPostgreSQL...写入空间数据： 写入空间数据时，一般要以sp格式写入（就是之前用的最多的，maptools、rgdal包导入的默认格式），但是好在sf包中提供了一键转化sf和sp对象的函数，所以这里的写入数据格式转换非常高效...对象表 ) 写入方法2 sf包中也封装了直接写入postgis数据库的函数： nc sf"))
维数为词汇表的词的个数 sen_vec = np.zeros(len(w_i_dict)) # 词汇表的词的列表 w_i_dict_keys = w_i_dict.keys() # one-hot向量对应词在词典中的位置至...在线学习 chatterbot提供了学习接口，就是方便以后再追加新的问答对，代码如下： # a：问题对象Statement，q:回答对象Statement chatbot_.learn_response...\r") while q !...= "": a = fr.readline().strip("\n\r") assert a.strip("\n\r") !...c = fr.readline().strip("\n\r") assert c.strip("\n\r") != "", 'q,a,c格式无法匹配！
list是R语言中包容性最强的数据对象，几乎可以容乃所有的其他数据类型。 但是包容性最强也也意味着他对于内部子对象的类型限制最少，甚至内部可以存在递归结构，这样给我们提取数据带来了很大的困难。...在R语言环境中，我们最常遇到的list操作场景大概有以下三类（当然不含全部）： 1、统计模型的输出结果： 因为统计模型在跑完之后，通过会输出一系列各种指标，比如及置信区间、判定指标和拟合值等，这些对象因为大小和长度不等...2、地理信息数据源： 无论是基于s3标准的sp空间数据结构，还是基于s4标准的sf空间数据结构，都容纳着大量的list对象。...不过这些数据结构因为用途比较特殊，都有对应包来进行结构化处理（我们无须担心），rgdal可以很好的识别sp对象，sf包可以高效处理sf对象。...第三类是合并与重塑函数： 就是如何将list在vector与data.frame之间进行转化。
R语言第三方包，我们可以直接使用空间统计计算的R-gstat包实现包括IDW在内的多种插值方法，使用R-sf包完美绘制空间可视化绘制。...gstat-IDW计算 接下来，我们使用gstat包进行IDW计算，在计算之前，我们需使用sp包对数据进行相关处理，具体操作如下： 将数据转换成空间数据格式： sp::coordinates(scatter_df...包操作，代码如下： sp::coordinates(grid) <- ~x+y sp::gridded(grid) <- TRUE 以上操作我们就完成了gstat包所需的所有数据处理操作。...locations = scatter_df 为sp包处理过的样例点位置信息。 newdata=grid 为需要插值的网格大小，sp对象。...还是那句话，在绘制空间图表时，R因其完整的绘图体系及优秀的第三方包，可以较好的完成绘图需求(各种空间绘图元素的添加)，但Python因其简单好学，也具有一定优势，大家可以选择适合自己的方法进行学习，至于对比两种语言绘图不同
涉及的主要知识点如下： R-sm包计算核密度估计结果 R-SP包转换网格插值结果 R-ggplot2+sf包绘制网格插值结果 R-sf包实现完美“裁剪” R-sm包计算核密度估计结果 sf包散点位置可视化...在计算核密度估计之前，我们先使用sf包进行散点的可视化绘制。...首先我们使用sf包将其转换成sf地图对象，操作代码如下： scatter_df_tro sf(scatter_df,coords = c("经度", "纬度"),crs = 4326)...sm包计算核密度估计结果 在上述可视化结果之后，我们需要根据已有的点进行核密度估计，在R中，ks、gss、KernSmooth以及sm包都可以实现核密度估计操作，在考虑定制化设置上，我们最终选择sm包进行空间核密度计算...总结 这一篇推文我们详细介绍了R核密度估计、空间网格数据以及裁剪之后的可视化绘制结果，我们可以看出，R在操作空间数据上较Python 还是灵活下，特别是功能较为强大的sf包，此外，R在绘制地图可视化作品时
>：排除主机/网络--excludefile ：从文件中排除列表主机发现：-sL：列表扫描 - 简单地列出要扫描的目标 -sP：Ping 扫描 - 只需确定主机是否在线即可...将所有主机视为在线 -- 跳过主机发现-PS/PA/PU [端口列表]：对给定端口的 TCP SYN/ACK 或 UDP 发现探测 -PE/PP/PM： ICMP 回显、时间戳和网络掩码请求发现探测-n/-R：...从不进行 DNS 解析/始终解析 [默认：有时解析]扫描技术：-sS/sT/sA/sW/sM：TCP SYN/Connect（）/ACK/Window/Maimon 扫描-sN/sF/sX：TCP Null...）-r：按顺序扫描端口 - 不随机化服务/版本检测：-sV：探测打开的端口以确定服务/版本信息--version-light：限制为最可能的探测器，以便更快地识别--version-all：尝试每个探测器进行版本检测...示例：nmap -v -A scanme.nmap.orgnmap -v -sP 192.168.0.0/16 10.0.0.0/8nmap -v -iR 10000 -P0 -p 80nmap -v
但是使用geom_polygon()制作地图成本非常高，因为geom_polygon不直接支持GIS的数据模型（如sp、sf等）。...R语言中支持GIS数据模型的包一共有两个：sp包和sf包，在旧版的ggplot2中，geom_polygon高度依赖从sp导入的数据对象（虽然也可以从sf中获取）。...() #读入方法1 st_crs(my_spdf) Coordinate Reference System: NA #使用st_crs函数来查看导入的sf对象是否含有投影信息。...由于投影后的投影坐标系已经被投影算法转换，所以在使用geom_text等图层函数时，务必要使用与几何对象投影一致的经纬度点，这里使用sf中的点中心计算函数最为快捷。...在使用sf模型时，导入素材通常要检查模型是否包含默认投影，如果有则可以直接进行转换，没有则最好先转化为WGS84（4236），然后再往其他投影坐标系进行转换。
1.2 数据文件的读取 rgdal库的readOGR（dsn, layer，stringsAsFactors，encoding=NULL……）函数 读入数据转换为sp数据模型 sf库的st_read(dsn..., layer, stringsAsFactors)函数 读入数据转换为sf数据模型 dsn：读入的文件名 layer：读入的层数（如果是多层地图的话） stringsAsFactors：是否将读入文件中的字符串数据转换为因子数据...SF（Simple feature list column）格式 获取的是完整的数据框（ data.frame ）格式 将每一个行政区对于的几何分界点封装成一个list对象 ?...文件格式与函数方法关系图 1.5 上手实战 设计目的：进行地理文件的加载、数据转换及基础处理，将地理信息数据与业务数据的融合（sp与sf数据模型），添加地理标签，应用地理坐标轴，最终完成一个地理空间可视化的小...1、从阿里地图下载省级地图，加载并实现地图可视化，在绘图前先做一些准备工作： library("ggplot2") library("rgdal") library("sf") library("sp"
R矢量地图栅格化（将shapefile转换成raster） 背景 在处理地图数据时候，经常会碰到shp与raster两种格式。通常r中应用较多的为raster栅格数据。shp文件太大，读取也不方便。...文件转成raster主要解决以下问题： 根据点经纬度提取shp数值 计算到某一位置距离，如河流 多个属性的ratser合并输出 image.png 下面就来介绍，如何根据shp文件，转成raster及在转换过程中碰到的一些问题...) plot(df_sp,add=T,col="red") # extract value extract(shape_r,df_sp) over(df_sp,shape) image.png 提高精度...参考 栅格化shp数据 Rasterize polygons with R 替换raster中NA数据 根据shp裁剪raster地图 [sf裁剪 https://rpubs.com/cyclemumner.../423273) problem cropping sf object to extent of another sf polygon in R
才是SF中真正的GraphBuffer。...然后把这个slot位置发送给SF返回真正可以用的Buffer空间，但是此时还并没有分配内存；当调用GraphBufferProducer对象的requestBuffer方法时将SF返回的那块SF中slots...dequeBuffer主要是跨进程到SF中获取真正存储缓存区的mSlots中可以用的下标（空闲），然后app利用这个下标像SF申请一块空间只不过还没有创建，接着APP使用producer的request...真正申请一块内存 在Surface中有成员变量 mSlots来存储获取到的GraphicBuffer对象。...而与之对应的在SF进程中的 BufferQueueProducer.cpp中也有对应mSlots数组。内部就存储着GraphicBuffer内存缓冲区。 真正 分配内存是在SF进程中完成的。
背景 今天给大家介绍下，R处理NASA下载的降雨量数据 在进行环境数据分析时候，经常需要用到降雨量的信息，而NASA提供了每年，每个月甚至每天的降雨量数据。...TRAMM与GRM下载的HDF5格式在R中，会出现坐标与我们常用坐标系不一致的情况， 主要投影坐标系不同。 所以这篇文章，这要介绍raster如何转换成常规的4236坐标系。...但是s2数据太大，转换成sf时间较长， 先喝口水。慢慢等待。 缺点，在制图过程中，也需要很长时间才能出图。...geom_sf(data=cont_sf,size=0.2,fill=NA)+ geom_sf(data=df_sf) image.png 参考 1.Geocomputation with R...2.Experiments with sf (spatial data in r) 3.Rasterizing an sf vector object
在批量导入素材之前，我们可以先看下R语言目前提供的各种导入接口在I/O性能上相比有何异同。...") library("maptools") 使用maptools包中的readShapePoly函数进行导入（已快被遗弃了，推荐使用sf和rgdal包） system.time(china_map sf > maptools > rgdal > geojsonio 这里值得一提的是，geojsonio包是封装的rgdal服务，性能上自然略逊rgdal一筹，以上四个包中，除sf包是基于simple...sf模型的性能由此可见一斑。 当然，以上sf包、rgdal包和sf包都是兼容性很好地包，可以支持非常广泛的数据源，以下分别是在json标准下的两种素材上进行测试。...中的函数一模一样，这就意味着你无论是只了解过sf包函数，或者只了解过Postgis函数，都可以低成本的迁移到两一个平台，因为同名函数往往功能一致。
本期推文我们介绍一个可以绘制颇具“艺术”风格地图的可视化包-cartography，主要涉及的内容如下： R-cartography 简介 R-cartography 实例应用 R-cartography...用户可能属于以下两类之一：使用R的制图师或愿意创建地图的使用者。制图使用sf或sp对象生成基本图形。由于程序包的大多数内部结构都依赖于sf功能，因此空间对象的首选格式是sf。...(官方直译的哈) 通过介绍我们可以知道，cartography主要基于sf对象进行绘图，所以我们在绘制之前需将数据(地图数据或者点数据)转换成sf对象。...铅笔风格主题地图 R-cartography 实例应用 我们使用之前空间插值系列的数据进行不同主题地图的绘制，首先 ，我们将所使用数据转换成sf对象，代码如下： library(sf) library(...资料获取 cartography 包还提供查找表(CHEAT SHEET),大家可以从上方的官网进行获取，当然，如果由于网速问题下载不到，也可以在本号(DataCharm)回复 cartography
sen_vec = np.zeros(len(w_i_dict)) # 词汇表的词的列表 w_i_dict_keys = w_i_dict.keys() # one-hot向量对应词在词典中的位置至...在线学习 chatterbot提供了学习接口，就是方便以后再追加新的问答对，代码如下： # a：问题对象Statement，q:回答对象Statement chatbot_.learn_response...\r") while q !...= "": a = fr.readline().strip("\n\r") assert a.strip("\n\r") !...c = fr.readline().strip("\n\r") assert c.strip("\n\r") != "", 'q,a,c格式无法匹配！
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