本文介绍在ArcMap软件中，将栅格图层中的0值或其他指定数值作为NoData值的方法。 ...在处理栅格图像时，有时会发现如下图所示的情况——我们对某一个区域的栅格数据进行分类着色后，其周边区域（即下图中浅蓝色的区域）原本应该不被着色；但由于这一区域的像元数值不是NoData值，而是0值，导致其也被着色...因此，我们需要将这一栅格图像中的0值设置为NoData值。这一操作可以通过ArcMap软件的栅格计算器来实现，但其操作方法相对复杂一些；本文介绍一种更为简便的方法，具体如下所示。 ...首先就是下图中上方的红色方框，选择我们需要设置的栅格文件即可。...如果我们是需要对其他指定的数值设置，就在这里填写这一指定的数值即可。 设置完毕后，可以在栅格图层的属性中看到“NoData Value”一项已经是0值了。
进入后点击微软输入法的选项 进入后在“按键”中确保选择了“ctrl+空格”进行大小写切换 下载脚本工具AutoHotkey，本次教程的核心就是使用这个脚本，使CapsLock键映射为ctrl+空格...，并判定长按的时间，超过一定时间就判定为按下大写锁定键，从而实现mac上一样的效果；将写好的脚本放在开机目录，开机自启动。...顾名思义，autohotkey是一款热键管理管理脚本工具 下载好之后进行安装，安装好之后就如下图，不用管，关闭就好 方法一： 新建一个记事本，命名一个比较贴近的名称 里面内容设置如下： #NoEnv...0.3s，则映射为ctrl+空格，否则为大写锁定 然后选择文件-另存为，选择类型为所有文件，然后更改文件后缀为.ahk（autohotkey的后缀） 方法二： 安装好autohotkey之后，在鼠标右键的新建里...Menu\Programs\Startup） 将.ahk文件复制或者移动到这个目录下，开机的时候就会自动启动了 ps：如果这个目录下有你不想要开机自启动的东西，那就直接删掉他！
(3)500行代码代码手写docker-将rootfs设置为只读镜像本系列教程主要是为了弄清楚容器化的原理，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，理论始终不及动手实践来的深刻，所以这个系列会用go语言实现一个类似...本章的源码已经上传到githuhub，地址如下:https://github.com/HobbyBear/tinydocker/tree/chapter3前文提到，如果仅仅将ubuntu-base-16.04.6...-base-amd64 目录作为容器的根目录， 那么当运行多个容器，就会同时修改到ubuntu-base-16.04.6-base-amd64目录，这样将达不到不同容器使用不同的根文件系统的目的。...挂载目录为mnt。.../tinydocker run /bin/sh现在将变成这样.
尝试设置32位模式（注意：这可能不适用于所有情况）： 在Anaconda Prompt中，你可以尝试通过设置环境变量CONDA_FORCE_32BIT来尝试创建32位环境，但这通常不会成功，因为Anaconda...寻找或制作32位Python包： 如果你确实需要32位Python环境，你可能需要寻找预编译的32位Python包或使用其他工具（如Miniconda）来尝试安装。...三、结论 由于Anaconda主要支持64位系统上的64位Python版本，因此将Anaconda默认创建环境的Python版本设置为32位并不直接可行。...如果你需要32位Python环境，建议考虑使用其他方法，如寻找预编译的32位Python包、使用Miniconda或其他包管理工具、或在虚拟机或容器中运行32位Python。...正确方法为 1、切换至你创建的、要修改的那个环境下面 2、修改配置 conda activate new_env_win32 conda config --env --set subdir win-32
jpg(bgfile) # 打开背景图 img = Image.open(bgfile) # 创建空白图 d = ImageDraw.Draw(img) # 设置字体...font=font, fill=(80, 80, 80, 128)) # 报错图片 img.save(wallfile) # 关闭流 img.close() # 设置壁纸
直接执行这两个命令即可： sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100 sudo update-alternatives...--install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150 如果要切换到Python2，执行： sudo update-alternatives --...config python 检验：
/ftp/python/3.6.4/Python-3.6.4.tar.xz 5 编译python3源码包 #解压 xz -d Python-3.6.4.tar.xz tar -xf Python-3.6.4...6 添加软链接 #将原来的链接备份 mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak #添加python3的软链接 ln -s /usr/local/python3/bin.../python3.6 /usr/bin/python #测试是否安装成功了 python -V 7 更改yum配置 因为其要用到python2才能执行，否则会导致yum不能正常使用 vi /usr/.../usr/bin/python2 8 将pip设置为python3中的pip 当我们安装完Python3之后，使用pip去下载库，我们会发现它下载的还是Python2中的，所以此时我们需要切换到Python3...#将原来的python,pip链接备份 mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak mv /usr/bin/pip /usr/bin/pip.bak #添加python3
最近参加京东的猪脸识别比赛，训练集是30个视频，需要将视频的每一帧提取出来存储为图片，存入对应的文件夹（分类标签）。 本例是直接调用了cv2 模块中的 VideoCapture。...视频每一帧提取存储为图片代码 #!...-name '*_2952.jpg' -size 0 -print0 |xargs -0 rm 参考 python tools：将视频的每一帧提取并保存 http://blog.csdn.net/
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接，但是使用联接 会更容易。 请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。
这些参数中的每一个都可以设置为字典，该字典将旧标签映射到它们的新值。 更多 重命名行标签和列标签有多种方法。 可以直接将索引和列属性重新分配给 Python 列表。...通常，您将直接从关系数据库中提取数据。 关系数据库的一种非常常见的做法是将主键（如果存在）作为第一列，并在其后直接放置任何外键。 主键唯一地标识当前表中的行。 外键唯一地标识其他表中的行。...由于数据帧中有九列，因此每所学校的缺失值最大数目为九。 许多学校缺少每一列的值。 步骤 3 删除所有值均缺失的行。...设置为any时，它将删除包含一个或多个缺失值的行。 设置为all时，它仅删除缺少所有值的行。 在这种情况下，我们保守地删除丢失所有值的行。 这是因为某些缺失值可能仅代表 0% 。...除了丢弃所有这些值外，还可以使用where方法保留它们。where方法将保留序列或数据帧的大小，并将不符合条件的值设置为缺失或将其替换为其他值。
这是错误的方向； 行是我们将解释为变量的内容，列是我们将解释为键的内容。...如果我们只想删除仅包含缺少信息的行，因此不删除任何使用信息，则可以将how参数设置为全部。 默认情况下，此方法适用于行，但如果要更改其适用于列，则可以将access参数设置为 1。...我们可以使用sort_index方法重新排列数据帧的行，以使行索引按顺序排列。 我们还可以通过将sort_index的访问参数设置为1来对列进行排序。...但是，对于数据帧，您需要设置by参数； 您可以将by设置为一个字符串，以指示要作为排序依据的列，或者设置为字符串列表，以指示列名称。...然后，我们为MultiIndex的每一行分配采用这些级别中的哪个级别。 因此，此第一列表的每个零指示值a，此列表的每个零指示值b。 然后第二个列表中的alpha为零，beta为。
以下显示Missoula列中大于82度的值： 然后可以将表达式的结果应用于数据帧（和序列）的[]运算符，这仅导致返回求值为True的表达式的行： 该技术在 pandas 术语中称为布尔选择，它将构成基于特定列中的值选择行的基础...4设置为5（blue）的值； 2和1设置为标签3（green）的值。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。...使用 Python 字典时，pandas 将把键用作列名，并将每个键的值用作列中的数据： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KkvivW8g-1681365384134...布尔选择的结果将返回表达式为 True 的行的副本。 要删除行，只需构造一个表达式，为要删除的行返回False，然后将该表达式应用于数据帧。 下面的示例演示删除Price大于300的行。
本教程中的代码是使用 pandas 1.2.0 和Python 3.9.1 执行的。 注意：整个燃油经济性数据集约为 18 MB。将整个数据集读入内存可能需要一两分钟。...将id列设置为索引可能有助于链接相关数据集。例如，EPA 的排放数据集也用于id表示车辆记录 ID。这将排放数据与燃油经济性数据联系起来。...对 DataFrame 的列进行排序 您还可以使用 DataFrame 的列标签对行值进行排序。使用设置为.sort_index()的可选参数将按列标签对 DataFrame 进行排序。...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。....sort_values()就地使用 随着inplace设置为True，您修改原始数据帧，所以排序方法返回None。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...pandas导入与设置 一般在使用pandas时，我们先导入pandas库。...也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...统计某列数据信息 以下是一些用来查看数据某一列信息的几个函数： df['Contour'].value_counts() : 返回计算列中每个值出现次数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。
Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库，也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。...以某列值设置为新的索引:set_index(keys, drop=True) keys:列索引名称或者列索引名称的列表。...# major_axis - axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列。...5.2hdf文件 HDF5文件的读取和存储需要指定一个键，值为要存储的DataFrame 读取read_hdf： pandas.read_hdf(path_or_buf，key =None，** kwargs...axis=0为列索引，axis=1为行索引。 pd.merge() left和right是DataFrame结构数据。
我们可以将索引或行标签设置为更高的值或我们的选择。 为此，我们将数据集的列名传递给index_col选项。...这将对Metro和County的排序顺序设置为升序，对于最后一列Zhvi的降序设置为： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-I9UtEFUd-1681365993792...我们将介绍axis参数，并逐步介绍可以将axis关键字设置为的各种值。 我们将演示如何将axis设置为行或列来改变方法的行为。 我们还将展示一些使用axis关键字的代码示例。.../img/2250367b-1ad4-45f4-8dca-c0412ea2c22e.png)] 在这里，我们将其中一列设置为数据帧的索引。...之所以可以这样做，是因为我们先前将名称设置为数据集的索引。 最后，我们可以将索引重置为更改之前的值。
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...axis表示选择哪一个方向的堆叠,0为纵向(默认),1为横向 【例】实现将特定的键与被切碎的数据帧的每一部分相关联。...代码如下： 【例】输出结果不展示行索引。 关键技术:如果DataFrame行索引和当前分析工作无关且不需要展示,需要将ignore_index设置为True。...可以采用求和函数sum（），设置参数axis为0，则表示按纵轴元素求和，设置参数axis为1，则表示按横轴元素求和，程序代码如下所示： 均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象的mean
Pandas 在Pandas中可以结合NumPy生成由指定随机数(均匀分布、正态分布等)生成的矩阵，例如同样生成10*2的0—1均匀分布随机数矩阵为，使用一行代码即可：pd.DataFrame(np.random.rand...数据存储 说明：将表格中的数据存储至本地 Excel 在Excel中需要点击保存并设置格式/文件名 ? ...数据交换 说明：交换指定数据 Excel 在Excel中交换数据是很常用的操作，以交换示例数据中地址与岗位两列为例，可以选中地址列，按住shift键并拖动边缘至下一列松开即可 ?...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...数据拆分 说明：将一列按照规则拆分为多列 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>分列并按照提示的选项设置相关参数完成分列，但是由于该列含有[]等特殊字符，所以需要先使用查找替换去掉 ?
dtype：指定每列的数据类型。可以是字典（列名为键，数据类型为值）或None。 skiprows：指定要跳过的行数。可以是整数（表示跳过多少行）或列表（表示要跳过的行号）。...可以是字典（列名为键，转换函数为值）或None。 dtype：指定结果的数据类型。默认为None，表示按推断得出数据类型。 verbose：指定是否显示详细信息。默认为False。...返回值： Python对象：将JSON数据解析后得到的Python对象。 注意事项： 读取的JSON文件必须存在并且格式正确，否则函数将会抛出异常。...也可以设置为’ignore’、'replace’等 示例 【例】导入sales.csv文件中的前10行数据,并将其导出为sales_new.csv文件。...在该例中,首先通过pandas库的read_csv方法导入sales.csv文件的前10行数据,然后使用pandas库的to_csv方法将导入的数据输出为sales_new.csv文件。
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