python code to read and process remote sensing data
2022-05-06 15:01:35 3.61MB remote sensi
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一些Python的包在安装时出现: error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools"的报错时,需要下载的就是这个文件。建议x64和x86一起安装。
2022-04-01 09:23:10 24.63MB python package tool
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学习 eo-learn使从卫星图像中提取有价值的信息变得容易。 通过哥白尼和Landsat计划获得的开放地球观测(EO)数据对于许多EO应用来说都是空前的资源,包括海洋和土地使用,土地覆盖监测,灾难控制,紧急服务和人道主义救济。 考虑到在高重访频率下的大量高空间分辨率数据,需要能够自动提取此类时空数据中复杂模式的技术。 eo-learn是开源Python软件包的集合,这些软件包已经开发出来,可以及时,自动地无缝访问和处理任何卫星机队获取的时空图像序列。 eo-learn易于使用,模块化设计并鼓励协作-在典型的EO值提取工作流程中共享和重用特定任务,例如云遮罩,图像共注册,特征提取,分类等。
2022-02-24 17:23:20 156.32MB machine-learning eo-data python-package eo-research
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随机词 这是一个简单的python程序包,用于生成随机的英语单词。 阅读以下内容后,如果您需要帮助,请在Twitter上的找到我。 如果您喜欢这个包装,请 :glowing_star: 回购。 安装 您应该能够以常规方式使用easy_install或pip进行安装: $ easy_install random-word $ pip install random-word 或者只是克隆此存储库并运行: $ python3 setup.py install 或将您下载的random-word文件夹放在脚本可以访问的位置。 基本用法 from random_word import RandomWords r = RandomWords () # Return a single random word r . get_random_word () # Return list of Random words r
2021-11-09 21:38:18 15KB python package word random
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主要介绍了浅谈Python中文件夹和python package包的区别,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-04 09:53:07 105KB Python 文件夹 python package
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mogutda :Python中的拓扑数据分析 介绍 mogutda包含Python代码,这些代码演示了在拓扑数据分析(TDA)应用程序中代数拓扑的数值计算。 其核心代码是涉及隐式复数的数值方法,以及对同源性和贝蒂数的估计。 拓扑数据分析旨在研究数据的形状,并从中得出一些见解。 许多机器学习算法都处理距离,这非常有用,但是却错过了数据可能携带的几何信息。 历史 该软件包中的代码是作为我博客中一些帖子的演示而开发的。 它不是设计成Python包,而是教学法的代码集。 (请参阅: 。)但是,代码和博客文章出人意料地流行。 因此,我将代码模块化到包 。 (或相应的存储库: )但是, mogu只是具有很多依赖关系的不相关的数字例程的集合,但是TDA的一部分可以是非常独立的。 为了向其他研究人员和开发人员提供一个独立的程序包,该程序包紧凑(无需加载不必要的替代程序包)并且高效,我决定分别对T
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适用于python3.7,win10,64位。网站下载太慢了,所以在这里备份一份。
2021-06-27 16:22:36 589KB python package win10 python3.7
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参见本人的博客:《Python 3.8.8 几个常用库的下载和离线包的制作安装》共包括以下库文件: openpyxl PyMySQL PyAutoGUI numpy  Pandas  matplotlib  SciPy  PyBrain  ipython  Seaborn  Anaconda  esptool  jupyter  pywin32 pyinstaller
2021-03-22 18:08:08 99.63MB Python Package 离线安装包
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AISTATS 2019提交的DAME算法的实验 请注意,此存储库不适用于用户。 供用户使用DAME算法的Python软件包位于另一个存储库中: : 。 此存储库包含AISTAST 2019提交的论文“因果推理的可解释的几乎完全匹配”的代码。 DAME:该文件包含主算法的最基本部分 DAME算法的原始代码:“原始代码”文件夹 此主要贡献者:Yameng Liu( )Awa Dieng( )
2021-02-25 09:08:46 34.09MB Python
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Python包的模板项目 如何使用这个专案 准备GitHub 在上创建一个新项目。 打开存储库Settings 。 单击“ Secrets 。 单击New repository secret 使用Name : TEST_PYPI_API_TOKEN 创建测试密码: 前往 注册帐户并登录 转到Account settings 向下滚动到API tokens ,然后单击“ Add API token 使用Token name : github , Scope : Entire account (all projects) 点击Add token 复制令牌 将令牌复制到Value 单击Add secret 在上创建一个帐户(名称可以与test.pypi.org相同)并创建一个新令牌。 使用Name : PYPI_API_TOKEN创建一个新密钥,并将令牌cpoy到V
2021-02-23 14:03:19 52KB Shell
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