一、实战场景
二、知识点
python 基础语法
python 文件读写
pandas 数据处理
flask web 框架
echarts 图表
jinja 模版
三、菜鸟实战
初始化 Flask 框架，设置路由
各行政区房屋均价柱状图分析
echarts 渲染柱状图
各面积区间房屋占比饼状图
echarts 渲染饼状图
运行结果
运行截图
数据示例
2023-02-18 18:28:15
4.96MB
1
为方便大家学习使用“NCDC气象数据的提取与处理（二）”，提供此范例数据，包括一个完整应用案例所需要的原始数据，代码，以及输出结果。
2023-02-16 14:09:26
40.26MB
1
工具使用手册：http://t.csdn.cn/Eh4dY
模块包含：
1.数据拆分合并
1.1DLTB拆分
1.2单独图层拆分
1.3数据合并
2.数据质检
2.1DLTB提取变化图斑
2.2变化图斑属性自检
2.3狭长角检查
2.4恢复属性检查
2.5推土区未按原地类调查
2.6 20X更新检查
3.入库前处理
3.1冗余属性清空
3.2 按面积占比赋值坡度级别
3.3 KCXS赋值
收起
2023-02-14 11:21:51
2.01MB
1
一、实战场景
二、知识点
python 基础语法
python 文件读写
pandas 数据处理
flask web 框架
echarts 图表
bootstrap
jinja 模版
三、菜鸟实战
初始化 Flask 框架，设置路由
各行政区房屋数量柱状图分析
区域二手房房源朝向分布情况
二手房单价最高Top10 图
echarts 渲染房屋数量柱状图
运行结果
运行截图
数据示例
2023-02-10 19:15:25
4.96MB
1
包含基本所有的高光谱数据处理，包括：高光谱格式转换，高光谱数据增强（旋转、拼接，缩放），高光谱空间-光谱剪切，高光谱数据归一化，高光谱数据显示等等，都是matlab代码，拿来就可以用，写有注释，简单易懂；研究高光谱方向的同学不要错过，我也是苦于网上没有系统的高光谱处理代码，遂总结此篇让后面的同学少走弯路。
2023-02-09 20:48:14
8KB
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加拿大Radarsat数据，温哥华港口SAR回波数据，经过正交解调处理，可以直接作为原始数据处理
2023-02-07 17:18:09
8.04MB