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如何获取Civil 3d视口类型
在AU社区中搜索到的帖子，留存备忘。 代码复制至此： public static class ViewportExtensions { /// <summary> /// Returns the Viewort type: /// 0 = undefined, /// 1 = Plan, /// 2 = Profile, /// 3 = Sectionpython中基于xarray处理netcdf文件时，加速处理速度
python中基于xarray处理netcdf文件时，使用dask加速处理速度 在处理高分辨率气象文件netcdf格式文件时，常规的处理速度太慢！！数据量过大，造成卡死，真是上头！！！先不要想着新装内存，虽然我差点京东下单！ 话不多说 首先需要先安装好dask包！！！ 1、以日数据气温数据netcdf文件为例。 图中是两个使用Python读取GRIB格式数据
前言 GRIB格式是一种应用于气象领域的高效存储格式，由世界气象组织进行标准化。当前有3个版本的GRIB格式，目前GRIB1和GRIB2在广泛使用。 Python读取grib文件可以选择安装xarray工具包和cfgrib。 安装 xarray github地址：https://github.com/pydata/xarray cfgrib github地址：https://python cartopy+xarray作图
python cartopy+xarray作图 文章目录 python cartopy+xarray作图主要使用的包读取数据作图 画一张以北极点为中心的极地投影的地图 主要使用的包 import os import xarray as xr # 读取数据 import cartopy.crs as ccrs # 设置投影 import numpy as np import mapython-如何将带有complex128数据的xarray.DataArray保存到netcdf
我在xarray数据集中有一些复杂的数据(numpy dtype complex128),我想用to_netcdf保存.我收到以下错误： TypeError: illegal primitive data type, must be one of dict_keys(['S1', 'i1', 'u1', 'i2', 'u2', 'i4', 'u4', 'ipython – Xarray滚动意味着权重
当我用numpy中的权重进行运行/滚动时,我例如做这样的事情： data = np.random.random(100) # Example data... weights = np.array([1, 2, 1]) data_m = np.convolve(data, weights/float(np.sum(weights)), "same") 然后用例如data_m [0]和data_m [-1]替换data_m [0]和data_m [-1