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    Python两个内置函数——locals 和globals (学习笔记)

    Python两个内置函数——locals 和globals 这两个函数主要提供,基于字典的访问局部和全局变量的方式。 在理解这两个函数时,首先来理解一下python中的名字空间概念。Python使用叫做名字空间的 东西来记录变量的轨迹。名字空间只是一个字典,它的键字就是变量名,字典的值就是那些变 量的值。实际上,名字空间可以象Python的字典一样进行访问 每个函数都有着自已的名字空间,叫做局部名字空间,它记录了函数的变量,包括函数的参数 和局部定义的变量。每个模块拥有它自已的名字空间,叫做全局名字空间,它记录了模块的变 量,包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。还有就是内置名字空间,任何模 块均可访问它,它存放着内置的函数和异常。 当一行代码要使用变量 x 的值时,Python会到所有可用的名字空间去查找变量,按照如下顺序: 1.局部名字空间 - 特指当前函数或类的方法。如果函数定义了一个局部变量 x,Python将使用   这个变量,然后停止搜索。 2.全局名字空间 - 特指当前的模块。如果模块定义了一个名为 x 的变量,函数或类,Python   将使用这个变量然后停止搜索。 3.内置名字空间 - 对每个模块都是全局的。作为最后的尝试,Python将假设 x 是内置函数或变量。 如果Python在这些名字空间找不到 x,它将放弃查找并引发一个 NameError 的异常,同时传递 There is no variable named 'x' 这样一条信息。 #局部变量函数locals例子(locals 返回一个名字/值对的字典。):

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    python与地理空间分析(一)

    在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:

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