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什么!?现在连这个地理学术可视化工具还不知道?!速度学!!

,下面小编就简单介绍一下,内容如下: Python-gma基本介绍 Python-gma 可视化案例 Python-gma基本介绍 gma库作为以Python语言为基础开发的第三方优质拓展包,其语法简单且使用...gma库可通过如下语法直接安装: pip install gma 其他所需的依赖库,可参考:gma库安装依赖[1] Python-gma 可视化案例 gma库拥有多个计算地理相关指标的计算函数,详细内容...更多关于Python-gma库的内容,感兴趣的小伙伴可参考:Python-gma库官网[3] 总结 今天小编介绍的gma库可谓是地理科学小伙伴们的福音,可能在部分细节使用上,还存在不理解的部分,小编也会专门使用该库进行常见地理可视化图表的绘制...参考资料 [1] gma库安装依赖: https://gma.luosgeo.com/Install.html。...[3] Python-gma库官网: https://gma.luosgeo.com/。

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Intel集成显卡的兼容性问题

最近游戏好像老是在GMA950之类的显卡上出现问题 查了一下,应该是因为它不支持硬件VertexShader造成的吧 具体解决方法待查 GMA 900 应用在采用了Intel i915G芯片组的主板上。...GMA 950 应用在 i945G芯片组的主板上 核心频率 400 MHz RAMDAC时钟 400 MHz T/L 软件模拟(无硬件T&L支持) 像素流水线 4 像素填充率 1600百万像素/秒 顶点着色引擎...GMA950图形加速器相比上一代的GMA900有所增强。 GMA950核心频率达到了400MHz,搭配DDR2-667内存时最大带宽可达10.6 GB/s,最大可共享192MB系统内存。...Shader 3.0,相比GMA900有提高,估计可以达到6200TC的水平。...此外GMA950也支持HDTV 720p/1080i和宽屏输出,通过专用ADD2扩展卡还可以支持双显示设备以及DVI和S-Video输出。

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    两种降水站点数据IDW插值及可视化方法

    前言 gma库是洛大神写的一个地理库,他的公众号是洛的地理研学 小弟对这些开源大佬是非常感谢的,正是这种共享精神推动了python的发展....言归正传,gma其中有许多可以使用的函数, 今天简单介绍一下它的IDW插值的使用,并与meteva进行对比 镜像:Python 3.9 GDAL3.4.3 数据读取 In [2]: %matplotlib...In [51]: import gma from gma import io from gma.smc import Interpolate from gma.map import plot, inres...在可视化方面则是需要设置更多的参数,估计需要一段时间上手之后才能画出更加美观的图 就插值结果而言两者分布是较为一致的,但是gma的resolution设为0.1和meteva设为0.1明显分辨率不一。...还有则是个人的建议,希望gma插值后的数据格式可以选择为xarray,这样更加便利。

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    基于 Python 的地理空间绘图指南

    所有所需库如下: gma、cartopy、matplotlib、numpy 更多内容可转到:地理与气象分析库----使用指南(点击阅读原文)。...Python 的地理空间绘图目标实现以下效果(包含比例尺、指北针、经纬网、图例等): Part2 绘图思路 制图流程图 Part3数据处理 本例以 ESA 2020 陆表覆盖河南省地物分类数据为例,通过gma.rasp.AddColorTable...import gma # 1.根据定义更新——第一个副本 ## 待更新的色彩映射表 ColorTable = {10:(0,112,255,255), 20:(255,211,127,255...副本.tif", ColorTable = ColorTable) # 2.根据模板栅格更新——第二个副本 ## 将 副本 的色彩映射表更新到 副本(2) gma.rasp.AddColorTable..._ESA_2020 - 副本 (3).tif"] #### 读取四组数据色彩信息 CMap = [] Colors = [] for InFile in InFiles: DataSet = gma.Open

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    两种降水站点数据克里金插值及可视化方法

    前言 gma库是洛大神写的一个地理库, 其中有许多可以使用的函数, 今天简单介绍一下它克里金插值的使用,并与meteva进行对比 镜像:Python 3.9 GDAL3.4.3 核心函数:OrdinaryKriging...meb.creat_axs(1, map_extend,ncol=1,sup_fontsize=7) image = meb.add_mesh(axs[0], grd ,add_colorbar=True) GMA...In [3]: import gma from gma import io from gma.smc import Interpolate from gma.map import plot, inres...Points = sta.loc[:, ['lon','lat']].values Values = sta.loc[:, ['data0']].values # 步骤1:反距离权重插值 KD = gma.smc.Interpolate.Kriging...MapF.SetFrame() 这里展现了如何创建xarray数组以及将xarray数组转为meteva可以可视化的griddata格式 学习了这个即可实现快速可视化 言归正传,两者大值分布仍然一致,但分辨率过高的gma

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