爬虫练习.py
2024-10-27 04:11:18 116B
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使用lvgl v9自带LVGLImage.py把png图片批量生成bin或c文件的bat脚本
2024-10-18 23:23:40 777B
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题目:交通流量预测模型 背景介绍: 随着城市交通的迅速发展,交通拥堵问题日益严重。准确预测交通流量,可以帮助城市交通管理部门提前采取措施,缓解拥堵状况,提升市民出行效率。本题目旨在建立一个基于历史数据的交通流量预测模型,预测未来一段时间内的交通流量变化。 数据集: 假设你拥有某城市若干主要道路在过去一年的交通流量数据,每条道路的数据包含以下字段: 日期(Date) 时间(Time) 道路编号(Road_ID) 交通流量(Traffic_Volume) 任务: 分析交通流量数据,找出交通流量的时间规律和季节性变化。 设计一个合适的数学模型,对未来一周内每条道路的交通流量进行预测。 使用Python编程实现该模型,并对模型进行验证。
2024-09-25 20:52:58 3KB 数据集 python 编程语言
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输入html文件转换为Markdown的md文件
2024-09-24 15:53:49 889B html python
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爬取美剧代码,并把数据写入到mongodb,纯属学习讨论,python爬虫感兴趣的小伙伴可以借鉴一起学习
2024-08-22 12:10:11 1KB 爬虫 mongodb
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在IT行业中,雷达数据处理是一项重要的任务,尤其是在气象学、航空航天和国防等领域。Py-ART(Python ARM Radar Toolkit)是一个强大的开源库,专门用于分析和可视化雷达数据。本篇文章将深入探讨如何使用Py-ART来生成网格化的雷达产品,帮助你理解和应用这个工具。 了解"雷达网格化"的概念至关重要。雷达网格化是将雷达数据投影到一个二维或三维的网格上,使得数据可以被空间上连续地分析和处理。这个过程通常涉及到距离折叠、地理校准和插值等步骤,确保数据准确地反映实际天气现象的空间分布。 Py-ART库为雷达数据处理提供了丰富的功能,包括数据读取、质量控制、回波强度计算、风暴跟踪等。其中,生成网格化雷达产品是其核心功能之一。下面我们将详细讨论如何利用Py-ART实现这一目标: 1. **数据读取**:Py-ART支持多种雷达数据格式,如NEXRAD Level 2和Level 3数据、ARM雷达数据等。你可以使用`pyart.io.read`函数读取数据文件,将其转化为Py-ART的`Radar`对象。 2. **设置网格参数**:在生成网格之前,需要定义网格的参数,包括经纬度范围、分辨率、高度层等。这可以通过`pyart.grid.RadarGridParameters`类来完成。 3. **网格化雷达数据**:有了`Radar`对象和网格参数后,可以使用`pyart.grid.radar_to_grid`函数将雷达数据投影到预设的网格上。这个过程会涉及到插值算法,如最近邻、线性或高阶多项式插值,以将雷达点数据转换为连续的网格面。 4. **处理和分析网格数据**:一旦数据网格化,你可以使用Py-ART提供的各种工具进行进一步分析,如计算反射率因子、速度、谱宽等。同时,还可以执行质量控制,识别并剔除噪声和异常值。 5. **可视化网格数据**:Py-ART集成了matplotlib库,可以方便地绘制出网格数据的图像,如反射率图、速度图等。通过`pyart.graph.RadarDisplay`类,你可以自定义颜色图、轮廓线、地图背景等视觉效果。 6. **保存和共享网格产品**:可以将网格数据和相关的可视化结果保存为常见格式,如NETCDF或图像文件,便于进一步分析或与其他用户分享。 通过实践以上步骤,你将能够熟练地使用Py-ART生成网格化的雷达产品,从而更好地理解雷达数据并进行气象分析。在Python环境中,Py-ART提供了高效且灵活的工具,使得雷达数据处理变得简单而直观。无论你是科研人员还是工程师,都能从中受益,提高你的数据分析能力。
2024-08-17 23:24:24 13KB radar Python
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使用Python实现的生辰八字计算和纳音五行计算类,支持实现以下功能: 1.支持公历和农历直接的相互转换; 2.支持生辰八字的计算,即年柱、月柱、日柱和时柱; 3.支持生辰八字对应五行的输出; 4.支持公历和农历两种输入参数。 当前版本:V1.3.20231020140529 有任何bug和建议欢迎大家积极评论,将尽快修复和完善
2024-08-15 10:08:04 12KB python
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蜜雪冰城最新版.py
2024-08-03 13:40:09 5KB
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2024.6.4更新 由于某些原因Uncompyle 6暂时无法反编译Python 3.9及以上产生的pyc文件,所以推荐一个pycdc工具可以将.pyc文件转换为.py,适用于 Python 3.9及更高版本。 可以去Github手动下载安装包(但程序需要编译):https://github.com/zrax/pycdc,程序的编译需要用到CMake,还比较麻烦,除此之外可以下载我编译好的可执行文件,就不用自己编译了。 pycdc文件,用于反编译python3.9以上版本的pyc文件
2024-07-18 13:15:06 1.12MB
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输入字符串,输出字符串中出现次数最多的字母及其出现次数。如果有多个字母出现次数一样,则按字符从小到大顺序输出字母及其出现次数。
2024-06-21 17:52:59 327B python
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