将3D DataArray重塑为2d DataArray - 腾讯云开发者社区

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wrf-python 详解之如何使用

wrf.to_np 函数按照以下流程执行：如果没有缺省值或填充值，那么将直接调用 xarray.DataArray.values 属性返回值如果有缺省值或填充值，那么会用 xarray.DataArray.attrs...为了在输出数组中包含所有文件中的所有时间，设置 timeidx 参数为 wrf.ALL_TIMES（或设置为 None）。...大多数情况下，timeidx 参数应设置为 wrf.ALL_TIMES。如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。...插值2D场到一条线使用 wrf.interpline 函数可以沿着一条线对2D场进行插值，这类似3D场的垂直剖面插值。为了定义插值的线，可以是线的起始和终止点。...场为面类型 wrf.vinterp 函数用于插值一个场为面类型。

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爷青回！用原生 Audio API 实现一个千千静听

AudioContext 创建 analyser 将音频输入源连接 analyser，每次播放的时候，音频都会经过 analyser 进行处理设置 fft，从 analyser 获取音频频率数据 dataArray...= canvasEl.width; const canvasHeight = canvasEl.height; const canvasCtx = canvasEl.getContext("2d...= canvasEl.width; const canvasHeight = canvasEl.height; const canvasCtx = canvasEl.getContext("2d...barHeight, barWidth, barHeight); x += barWidth + BAR_GAP; }) } 这里有几个点要注意：画长方形的时候，原点是在左上角，所以 y 的值为...= canvasEl.width; const canvasHeight = canvasEl.height; const canvasCtx = canvasEl.getContext("2d

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visium HD多样本去批次及sketch下采样分析【scanpy+spatialdata】

415, 600) ├── Shapes │ ├── 'P5_CRC_square_008um': GeoDataFrame shape: (541968, 1) (2D shapes) │...└── 'P5_NAT_square_008um': GeoDataFrame shape: (435773, 1) (2D shapes) └── Tables └── 'square_008um...sketched_adatas = {} #将分开的samle object储存在字典 for value in adata_comb.obs["sample"].unique(): subset...这里采取分块（chunk）的方式，也就说说每次执行10万个细胞，最后将返回的结果concat到一起，这样做的目的是为了节省内存！...) │ └── 'P5_NAT_square_008um': GeoDataFrame shape: (435773, 1) (2D shapes) └── Tables └── '

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wrf-python 详解之API

用户API 方法诊断从WRF输出中返回基本诊断变量插值返回3D场插值到2D平面(指定垂直层)的值坐标转换返回经纬度坐标对应的X,Y坐标网格去栅格返回去栅格化后的变量，与NCL中的wrf_user_unstagger...函数效果相同 numpy 提取返回 xarray.DataArray 实例中包含的 numpy.ndarray 数组变量提取从NetCDF文件或NetCDF文件对象序列中提取变量辅助绘图返回文件或是变量的地理边界...原始诊断方法返回2D网格中一个线上的x,y点配置方法如果安装并打开了 xarray 则返回 True 其他如果输入变量名是时间坐标则返回 True 类异常当诊断过程中发生错误是触发异常 CoordPair...返回一个matplotlib.mpl_toolkits.basemap.Basemap 地图投影对象 Projection 子类 wrf.WrfProj 空投影子类内部API 提取和诊断方法返回2D...装饰器算法装饰器从封装函数输出进行单位转换的装饰器元数据装饰器为封装函数的输出设置元数据的装饰器装饰器工具确定文件中包含哪个变量的可调用类类可迭代封装器类一个生成器和自定义可迭代类的封装类

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xarray | 索引及数据选择

xarray 支持四种索引方式 (见下表)：维度查找索引查找 DataArray Dataset Positional By integer arr[:, 0] 不可用 Positional By...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。...>> arr = xr.DataArray(np.random.rand(4, 3), [('time', pd.date_range('2000-01-01', periods...比如对图像进行2D掩膜。...>> array = xr.DataArray([1, 2, 3], dims='x') >> array DataArray (x: 3)> array([1, 2, 3]) Dimensions

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form表单转Json提交方法

先将表单数值转换成数组存储，存储成的格式为[{"name":"","value":""},.....}] var formArray = $("#form").serializeArray(); 将formArray...= {}; $.each(array, function () { if (dataArray[this.name]) { if (!...dataArray[this.name].push) { dataArray[this.name] = [dataArray[this.name]];...} dataArray[this.name].push(this.value || ''); } else { dataArray[this.name...JSON.stringify(dataArray) : dataArray); }

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【愚公系列】2023年11月 HarmonyOS教学课程 004-ArkTS语言（渲染控制）

this.toggleColor; }) } } } 2.ForEach：循环渲染 2.1 变化规则 ForEach是一个数组方法，用于执行一些操作，例如对数组中的每个元素执行一些代码，或者将每个元素转换为新的数组...: number): string => string ) 注意点keyGenerator为键值生成函数，可以达到去重的效果： @Entry @Component struct Parent {...120) .width('100%') .justifyContent(FlexAlign.SpaceBetween) } } 当列表滚动到底部时，如果手势滑动距离超过指定的80，将触发...，为LazyForEach组件向其数据源处添加listener监听 registerDataChangeListener(listener: DataChangeListener): void {...您的支持将帮助我继续这个使命，也鼓励我花更多的时间和精力创作更多有价值的内容。

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【“宏孩儿”入门】通过宏定义将类型和函数结构解耦

, KeyType, KeyField) \ bool DataArray##HasKey(KeyType FindBy##KeyField){ \ bool...(DataArray, RowType, KeyType, KeyField)\ DECLARE_DATA_TABLE_FIND_OR_ADD_METHOD(DataArray, RowType, KeyType...这样我们为每张表写增删改查函数就只需要一条宏： DECLARE_DATA_TABLE_CRUD_METHOD(StudentInfoTable, StudentInfo, int, Id) 完整样例代码...Row.KeyField = In##KeyField;\ DataArray.push_back(Row);\ FindRow = &DataArray[DataArray.size...(DataArray, RowType, KeyType, KeyField)\ DECLARE_DATA_TABLE_FIND_OR_ADD_METHOD(DataArray, RowType, KeyType

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xarry | 快速入门

利用 numpy 数组或列表可以创建 DataArray ( coords 和 dims 为可选参数) In [4]: xr.DataArray(np.random.randn(2, 3)) Out...，创建时将直接复制元数据信息： In [7]: xr.DataArray(pd.Series(range(3), index=list('abc'), name='foo')) Out[7]: DataArray...float64 -1.295 0.4137 0.2767 -0.472 -0.01396 -0.3625 bar (x) int64 1 2 使用字典方法提取 DataSet 变量为...DataArray 对象： In [37]: ds['foo'] Out[37]: DataArray 'foo' (x: 2, y: 3)> array([[-1.294524,...Dataset 所使用的操作几乎全部适用于 DataArray 对象。

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xarray | 数据结构(2)

上例中， temperature 和 precipitation 为数据变量(data variables)。...注：因为数据集使用的是投影坐标，因此 latitude 和 longitude 表示2D数组，而 reference_time 表示做出预测时的参考时间，不是应用预测的有效时间 time。...同样可以利用 to_* 类方法将 DataArray 转换为 DataFrame, Dataset, Series, Dict, netcdf, masked_array。...注意：使用 __setitem__ 和 update 将 DataArray 或 pandas 对象赋值给 Dataset时，会和原始数据索引进行自动对齐。...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。

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气象常用库 | xarray入门用法总结

lon) float64 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 ... 2.0 2.0 2.0 2.0</u10 '2020-01-01' '2020-01-02' 二、数据存取和基本属性 14.将第...(day: 2, lat: 4, lon: 4)> 17.将第13题的Dataset保存为.nc文件 ds.to_netcdf('dataset.nc') 18.读取刚刚保存的Dataset文件 data...'temperature' (day: 2, lat: 4, lon: 4)> 三、索引、切片 22.取出da中day为2020-01-01，lat为5，lon为9的数据 day = ['2020-01...lat: 4, lon: 4)> 30.将28题da中所有元素乘以3 da*3 dataarray (lat: 4, lon: 4)> array([[ 3., 3., 3., 3...lat: 4, lon: 4)> 31.将28题da中所有元素取sin值 np.sin(da) dataarray (lat: 4, lon: 4)> array([[ 0.841471

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简谈常用算法

时间复杂度：min = O(n),max =O(n^2); 算法稳定性：稳定，判断标准：相同值的两个元素不会更换位置；（将冒泡排序算法的稳定性转化为不稳定性的方式：array[j] < array[j+...; } 选择排序算法算法实现思想： 1、n个记录的文件的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果： 2、初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空； 3、第1趟排序：在无序区R...，排序开始的时候：i=0，j=N-1； 2、以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]； 3、从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将A...[j]和A[i]互换； 4、从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]和A[j]互换； 5、重复第3、4步，直到i=j； (3,4步中，没找到符合条件的值...left right:i - 1]; [self fast:tempArray left:i + 1 right:right]; } 归并排序算法算法实现思想： 1、申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和

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10X空转visium HD多样本分析策略二【scanpy+spatialdata】

其实是将visium HD的bins当作visium的spots进行的分析，虽然没有太大问题，但毕竟不一样，基础分析没有任何问题，后续继续其他分析可能不太行。..., 1) (2D shapes) └── Tables └── 'square_008um': AnnData (541968, 18085) with coordinate systems...': DataArray[cyx] (3, 530, 600) │ ├── 'P5_NAT_cytassist_image': DataArray[cyx] (3, 3004, 3200) │...├── 'P5_NAT_hires_image': DataArray[cyx] (3, 4153, 6000) │ └── 'P5_NAT_lowres_image': DataArray[cyx...为例高清展示，这里使用P5_CRC_hires_image高分辨率图片。

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【xarray库(一) 】创建xarray对象

应用数学中映射的思想，将Python中的数组和现实生活中的坐标联系起来。比如将实际位置（0°，-90°N）即（0°，90°S）映射为Python中的数组（0,0）。...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。...xr.set_options(display_style="html"): display(da) 运行结果数据列表项（如“Coordinates, Attributes”）左侧的三角符号将详细信息折叠为单行...冒号的左侧为属性名称，右侧为对应的值。...练习1 现已通过随机函数常见了一个名为height伪数据不考虑创建的其他要素，试着以height为基础数据创建一个DataArray对象。

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简谈冒泡排序

时间复杂度：min = O(n),max =O(n^2); 算法稳定性：稳定，判断标准：相同值的两个元素不会更换位置；（将冒泡排序算法的稳定性转化为不稳定性的方式：array[j] < array[j...<count-1-i { print("i:\(i) j:\(j)") if dataArray[j] dataArray[j+1]...{ let temp = dataArray[j] dataArray[j] = dataArray[j+1]...for (int j = 0; j < count - 1 - i; j ++) { if (dataArray[j] dataArray[j...:j withObject:dataArray[j+1]]; [dataArray replaceObjectAtIndex:j+1 withObject:temp

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python小白爬取某东bra数据分析

=kYCBFA88kKZe4tdMoc03gA; pin=2265532975_m; unick=diy_os; ceshi3.com=103; _tp=Oh5iHgb0BZF3J4ODGsToig%3D...%3D; _pst=2265532975_m; __jdb=122270672.8.1960352535|6.1547045550; __jdv=122270672|baidu-pinzhuan|t_288551095...= textJSON['data'] dataArray.sort(key=itemgetter('size')) sortDataArray = groupby(dataArray...(dataArray, itemgetter('color')) # 按照size或color统计 sizeInfo = dict([(key, len(list(group...-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom --> <div id="bra_color

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【“宏孩儿”入门】通过宏定义将类型和函数结构解耦

, KeyType, KeyField) \bool DataArray##HasKey(KeyType FindBy##KeyField){ \ bool..., RowType, KeyType, KeyField) \DECLARE\_DATA\_TABLE\_HAS\_METHOD(DataArray, KeyType, KeyField)\DECLARE...\_METHOD(DataArray, RowType, KeyType, KeyField)\//...这样我们为每张表写增删改查函数就只需要一条宏：DECLARE\_DATA\_TABLE\_CRUD..., KeyType, KeyField) \bool DataArray##HasKey(KeyType FindBy##KeyField){ \ bool...Row.KeyField = In##KeyField;\ DataArray.push\_back(Row);\ FindRow = &DataArray[DataArray.size

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网站日志实时分析之Flink处理实时热门和PVUV统计

实时热门统计操作步骤：先从Kafka读取消费数据使用map算子对数据进行预处理过滤数据，只留住pv数据使用timewindow，每隔10秒创建一个20秒的window 然后将窗口自定义预聚合，...val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) //设置为事件事件..., dataArray(1).trim.toLong, dataArray(2).trim.toInt, dataArray(3).trim, dataArray(4).trim.toLong)...filter(_.behavior.equals("pv")) //先对itemID进行分组 .keyBy(_.itemId) //然后设置timeWindow，size为1...而且将数据count保存在Redis，可以给后端使用的。

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【xarray库(二)】数据读取和转换

例如转换 pandas[1] 类型数据为 xarray 类型或者读取一些数据文件，如NetCDF[2]文件或zarr[3]文件。...由于没有指定 index，则在默认情况下，index 默认为数字且从 0 开始，步长为 1....to_dataframe：将DataArray或Dataset对象转换为pandas.dataframe（数据框）。注意到DataArray对象名称与转换为数据框的名称一样都为a。...Xarray 采用open_dataset / open_dataarray 函数读取NetCDF 文件，采用to_netcdf方法将数据写入文件。...” 读取 zarr 文件 xr.open_zarr("ds1.zarr", chunks=None) 将 chunks（分块）参数设置为 None 可以避免 dask 数组（在后面的章节中会详细介绍）

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计算等压面要素场的基本检验指标

将 ME 和随机误差分开，RMSE 可以表示如下： ? 其中 \sigma_e^2 表示差值 D_i 的标准差 (standard deviation, SD) ?...表示验证值 C_i 参考值，例如气候值 \bar{f} 是 f_i 的均值 \bar{a} 是 a_i 的均值 w_i 表示权重系数如果预测异常的变化模式与验证异常的变化模式完全一致，则 ACC 将采用最大值..., analysis_field: np.ndarray or xr.DataArray, latitudes: np.ndarray or xr.DataArray ) -> np.ndarray..., analysis_field: np.ndarray or xr.DataArray, latitudes: np.ndarray or xr.DataArray ) -> np.ndarray..., analysis_field: np.ndarray or xr.DataArray, climate_field: np.ndarray or xr.DataArray,

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wrf-python 详解之如何使用

爷青回！用原生 Audio API 实现一个千千静听

visium HD多样本去批次及sketch下采样分析【scanpy+spatialdata】

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form表单转Json提交方法

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xarry | 快速入门

xarray | 数据结构(2)

气象常用库 | xarray入门用法总结

简谈常用算法

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【xarray库(一) 】创建xarray对象

简谈冒泡排序

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