Pythonで降水量マップを描く方法
Python は、データの表示など、日常業務の小さなタスクをすばやく解決できます。 Pythonでのデータ表示には主にmatplotlibというライブラリが使われており、簡単なコードを使うだけで折れ線グラフや棒グラフなどを簡単に描くことができます。 Javaなどを使うとhtmlと連携して表示する必要がある場合もあり、非常に面倒です。
さまざまなフロア プランの描画コード:
''' File Name: draw Description: 图形绘制。十分有用,对于工作中实验性的项目,可以快速展示效果。如果使用java,还需要配合前端展示。 ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 模块取别名 # 直方图 def draw_hist(): mu = 100 sigma = 20 x = mu + sigma * np.random.randn(20000) # 样本数量 plt.hist(x, bins=100, color='green', normed=True) # bins:显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化 plt._show() # 条形图 def draw_bar(): y = [20, 10, 30, 25, 15] # Y轴数据 index = np.arange(5) # X轴数据,也可以是index = [0,5] plt.bar(left=index, height=y, color='blue', width=0.5) plt.show() # 折线图 def draw_plot(): x = np.linspace(-10, 10, 100) # -10到10,100个点 y = x ** 3 # x的3次幂 plt.plot(x, y, linestyle='--', color='orange', marker='<') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() # 散点图 def draw_scatter(): x = np.random.randn(1000) y = x + np.random.randn(1000) * 0.5 plt.scatter(x, y, s=5, marker='<') # s表示面积,marker表示图形 plt.show() # 饼状图 def draw_pie(): labels = 'A', 'B', 'C', 'D' # 4个模块 fracs = [15, 30, 45, 10] # 每个模块占比例 plt.axes(aspect=1) # 使x、y轴比例相同 explode = [0, 0.5, 0, 0] # 突出某一部分区域 plt.pie(x=fracs, labels=labels, autopct='%.0f%%', explode=explode) # autopct显示百分比 plt.show() # 带图例 def draw_with_legend(): x = np.arange(1, 11, 1) # x轴坐标,1开始,11结束,步长为1 plt.plot(x, x * 2) # 第一条线,x,y坐标 plt.plot(x, x * 3) plt.plot(x, x * 4) plt.legend(['Normal', 'Fast', 'Faster']) # 设置图例,与上面的线对应 plt.grid(True, color='green', linestyle='--', linewidth=1) # 绘制网格 plt.show() # start if __name__ == '__main__': # draw_hist() # draw_bar() draw_plot() # draw_scatter() # draw_pie() # draw_with_legend()
3D 図面の描画コード:
リーリー以上がPythonで降水量マップを描く方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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shutil.rmtree()は、ディレクトリツリー全体を再帰的に削除するPythonの関数です。指定されたフォルダーとすべてのコンテンツを削除できます。 1.基本的な使用法:shutil.rmtree(PATH)を使用してディレクトリを削除すると、FilenotFounderror、PermissionError、その他の例外を処理する必要があります。 2。実用的なアプリケーション:一時的なデータやキャッシュディレクトリなど、サブディレクトリとファイルを1回クリックして含むフォルダーをクリアできます。 3。注:削除操作は復元されません。 FilenotFounderrorは、パスが存在しない場合に投げられます。許可またはファイル職業のために失敗する可能性があります。 4.オプションのパラメーター:INGRORE_ERRORS = trueでエラーを無視できます

Python仮想環境を作成するには、VENVモジュールを使用できます。手順は次のとおりです。1。プロジェクトディレクトリを入力して、python-mvenvenv環境を実行して環境を作成します。 2。SourceENV/bin/Activate to Mac/LinuxおよびEnv \ Scripts \ Windowsにアクティブ化します。 3. PIPINSTALLインストールパッケージ、PIPFREEZE> RECUMESSION.TXTを使用して、依存関係をエクスポートします。 4.仮想環境をGITに提出しないように注意し、設置中に正しい環境にあることを確認してください。仮想環境は、特にマルチプロジェクト開発に適した競合を防ぐためにプロジェクト依存関係を分離でき、PycharmやVSCodeなどの編集者も

対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT()を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute()またはexecuteMany()を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall()などを使用して結果を得る。 6。COMMING()は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。

MultiProcessing.Queueを使用して、複数のプロセスと消費者のシナリオに適した複数のプロセス間でデータを安全に渡す。 2。MultiProcessing.Pipeを使用して、2つのプロセス間の双方向の高速通信を実現しますが、2点接続のみ。 3.値と配列を使用して、シンプルなデータ型を共有メモリに保存し、競争条件を回避するためにロックで使用する必要があります。 4.マネージャーを使用して、リストや辞書などの複雑なデータ構造を共有します。これらは非常に柔軟ですが、パフォーマンスが低く、複雑な共有状態を持つシナリオに適しています。データサイズ、パフォーマンス要件、複雑さに基づいて適切な方法を選択する必要があります。キューとマネージャーは、初心者に最適です。

BOTO3を使用してファイルをS3にアップロードしてBOTO3を最初にインストールし、AWS資格情報を構成します。 2。boto3.client( 's3')を介してクライアントを作成し、upload_file()メソッドを呼び出してローカルファイルをアップロードします。 3. S3_Keyをターゲットパスとして指定し、指定されていない場合はローカルファイル名を使用できます。 4. filenotfounderror、nocredentialserror、clienterrorなどの例外を処理する必要があります。 5。ACL、ContentType、StorageClass、Metadataは、exrceargsパラメーターを介して設定できます。 6。メモリデータについては、bytesioを使用して単語を作成できます

pythonlistscani実装Append()penouspop()popoperations.1.useappend()2つのBelief stotetopthestack.2.usep op()toremoveandreturnthetop要素、保証済みのtocheckeckeckestackisnotemptoavoidindexerror.3.pekattehatopelementwithstack [-1]

weadReferencexisttoalowrecerencing objectswithoutpreventing theirgarbagecollection、helpingmemoryLeaksandcularReferences.1.useweakkeydiction aryorweakvaluedictionaryforforcacheSompapingStoleTunusedOunusedObjects.becolted.2.2

Pythonscheduleライブラリを使用して、タイミングタスクを簡単に実装します。まず、PipinstallScheduleを介してライブラリをインストールし、スケジュールモジュールと時間モジュールをインポートし、定期的に実行する必要がある関数を定義し、スケジュールを使用して時間間隔を設定してタスク関数を結合します。最後に、スケジュールを呼び出してください。たとえば、10秒ごとにタスクを実行すると、スケジュールとして記述できます。すべて(10).seconds.do(job)。数分、数時間、日、週などをサポートし、特定のタスクを指定することもできます。
