上次记录了使用 ArcGIS 处理 DEM 栅格（TIF 格式）并导入数据库的方法和步骤。我又遇到新的问题了，虽然说课题组做的建筑节能气象参数的数据成果都是 1km(0.083°) 经度的，但是不同人做的栅格 TIF 像元大小还是有差异的；而且使用的坐标也有差异。如下表： 名称像元大小（X, Y）地理坐标气象 DEM975.3953276, 975.3953276WGS_1984_UTM_Zone_48NLUCC DEM1000, 10…
最近从课题组那里接手了一堆数据集，准备做数据入库处理。我拿到的是 1km(0.083°) 分辨率的 DEM 栅格数据、TIF 栅格数据等，包括地形、地表特征、气象参数等。由于我拿到的数据是偏向于建筑节能研究使用的数据，还需要经过一些前期处理，以及坐标确认。 0. 什么是 DEM 和 TIF？ DEM 是一种表示地形高度数据的数字模型。它通常是栅格格式，每个像元（像素）表示地球表面某一点的海拔高度。TIF 是一种通用的图像文件格式，它可以…
最近我学习了一些关于数据挖掘的内容，需要学习并使用一些机器学习库。为了便于数据的挖掘、分析和处理，最后选择了 PyTorch 框架，并配合使用 Python 3。 PyTorch is an optimized tensor library for deep learning using GPUs and CPUs.An open source machine learning framework that accelerates th…
之前一篇文章，我向大家介绍了如何将 netCDF 数据转换并打包为 Google Earth 支持的 KMZ 文件格式的方法。没有看过、并感兴趣的小伙伴们可以去阅读下。 https://www.nousbuild.org/codelab/nc-data-convert-to-kml/ 那么我们能不能不用 Google Earth 的服务，自己搭建一个 3D 地球栅格数据展示的服务？当然是可以的，我们今天就来利用 Three.js 进行栅…
我最近需要把 netCDF 中的太阳辐射栅格数据、台站测的太阳辐射数据集等，进行数据可视化的展示。但是由于太阳辐射数据关联性比较单一，因为辐射值就只与时间有关，是一维的。 所以，我觉得想要展示太阳辐射数据，就不可避免的要增加时间轴维度。所以我就想到了使用 Google Earth 进行数据的动态展示。 接下来，我来说一些该怎么把 netCDF 数据一步步的转换为 Google Earth 需要的 KML 文件数据。 ...
最近在做一些数据方面的研究，需要处理很多 netCDF 格式（例如 nc 格式、nc4 格式）的栅格数据。 处理这类数据，使用 Python 应该比较简单，虽然 Python 有性能的问题，但是凭借着众多的数据处理库，还是使用 Python 处理 netCDF 数据较为方便。 其中 netCDF4 库是处理 nc 和 nc4 格式数据的基本库，而 Xarray 库，则是整合了 netCDF4、NumPy 等常用库，称为了处理 netCD…
终于到了《描述统计学入门》的最后一章，抽样分布，你即将可以开始入门机器学习了。 在《描述统计学入门》抽样分布中，你可以学习中心极限定理，抽样分布，以及将概率知识和归一化应用到样本数据集上。 ...
接下来，我们需要好好学习一下正态分布，这是自然社会中最为重要的分布。 在《描述统计学入门》正态分布中，你可以学习概率密度函数（PDF），正态分布和 z 表格。 ...
归一化是处理数据的重要过程，这一过程目的在于将原始数据转化为成熟的数学模型（正态分布、T分布等），便于分析和计算。 在《描述统计学入门》归一化中，你可以学习使用 Z 值将分布转化为标准正态分布，并学习如何使用归一化分布计算比例。 ...
当两组数据的众数、均值、中位数均相同的时候，如何再比较这两组数据呢？ 在《描述统计学入门》可变性中，你可以学习如何使用方差和标准差定量分析数据的分布，并学习如何使用箱线图和四分位距找出异常值。 ...