def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2010')) print(pre.values)为什么输出的值全都是缺测值

时间: 2023-12-03 09:01:57 浏览: 128
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缺测值筛选并输出Excel_ncl_

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这可能是由于数据集中的缺失值被表示为特定的值，例如NaN或-9999。在这种情况下，您可以使用xarray中的where()方法将缺失值替换为NaN或其他您选择的值。例如，如果缺失值被表示为-9999，您可以使用以下代码将其替换为NaN： ``` pre = pre.where(pre != -9999, np.nan) ``` 然后您可以再次打印pre的值，看看它是否包含正确的数据。
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def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre']修改这段代码，读取1961-2021年的数据

ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2021')) return pre 这里使用 slice() 函数来选择时间范围，左闭右开区间。sel() 方法中的参数 time 是数据集的时间坐标，因此...

def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return dat读取lon,lat

其中 ds 是通过 xr.open_dataset(pth) 打开的数据集对象。这将返回一个包含数据集的所有变量和元数据的对象。ds['lon'] 和 ds['lat'] 分别是数据集中的经度和纬度变量。.values 方法将它们转换为 numpy ...

def readght(pth): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds['hgt']怎么把dat转化成numpy数组

你可以使用 dat.values 将 dat 转换为 numpy 数组，例如： python import numpy as np dat_np = np.array(dat.values) 这将 dat 转换为一个 numpy 数组 dat_np。

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var].values lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sel'

dat = xr.DataArray(dat, coords=[ds['time'], ds['level'], ds['lat'], ds['lon']], dims=['time', 'level', 'lat', 'lon']) dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-...

ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2010-08-31')) print(pre.values)怎么读出不是nan的数据

pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2010-08-31')) # 找到非 NaN 的值的索引 not_nan_idx = np.where(~np.isnan(pre)) # 使用索引获取非 NaN 的值 non_nan_values = pre.values[not_nan_idx] print...

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return dat if __name__=='__main__': pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' hgt=readdat(pth,'hgt') #print(hgt.shape) #print(hgt) wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=np.mean(wp) #平均 wpa=wp[:]-np.tile(wpm,(wp.shape))#中心化 #print(wpa.shape) wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化 #print(wps) x = np.linspace(1981,2018,38) plt.plot(x,wps) plt.show()最后如何将图像保存为PDF

ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return dat if __name__=='__main_...

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat if __name__=='__main__': pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' lon,lat,hgt=readdat(pth,'hgt') #print(hgt.shape) #年 纬 经 #print(hgt) wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=np.mean(wp) #平均 wpa=wp[:]-np.tile(wpm,(wp.shape))#中心化 #print(wpa.shape) wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化 #print(wps) #计算WP遥相关指数与同期环流场（500hPa高度场）的相关系数 for i in range(73): for j in range(144): r=np.corrcoef(hgt[:,i,j],wps)[1,0]画出r的全球分布

ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:...

def get_all_face_encoding(): allfile = os.listdir(FACE_ROOT) encodings = [] ids = [] for file in allfile: pth = osp.join(FACE_ROOT, file) if osp.isfile(pth): img = Image.open(pth).convert("RGB") img = np.asarray(img) encodings.append(fr.face_encodings(img)[0]) ids.append(file.split(".")[0]) return encodings, ids

这是一个 Python 函数，用于获取指定目录下所有人脸图片的特征编码。函数的主要步骤如下： 1. 使用 os.listdir() 函数获取 FACE_ROOT 目录下的所有文件和文件夹。 2. 遍历所有文件，对于每一个文件： ...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=256, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=False) # 定义损失函数和优化器 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model....

def set_values(self, values): with open('keruan.pth', 'rb') as file: content = file.read() key = 0xAB decrypted_data = bytearray() for byte in content: decrypted_data.append(byte ^ key) decrypted_content_memory = io.BytesIO(decrypted_data) decrypted_content_memory.seek(0) self.config.pth_path = decrypted_content_memory self.config.hubert_path = os.path.join(current_dir, 'hubert_base.pt') self.config.index_path = os.path.join(current_dir, 'keruan.index') self.set_devices(values["sg_input_device"], values["sg_output_device"]) self.config.threhold = values["threhold"] self.config.pitch = values["pitch"] self.config.block_time = values["block_time"] self.config.crossfade_time = values["crossfade_length"] self.config.extra_time = values["extra_time"] self.config.I_noise_reduce = values["I_noise_reduce"] self.config.O_noise_reduce = values["O_noise_reduce"] self.config.index_rate = values["index_rate"]

这段代码是一个Python函数，它的作用是读取一个名为'keruan.pth'的文件，并将其中的内容进行解密后保存到内存中，最后根据输入参数更新一些配置项。具体来说，该函数首先打开'keruan.pth'文件，将文件中的每个字节...

class neuron: def __init__(self): self.t_rest = 0 self.Pn = np.zeros(len(time)) self.spike = np.zeros(len(time)) def out(self,S, w): for i, t in enumerate(time): if i==0: a1 = S[:,i] self.Pn[i] = np.dot(w,a1) - D self.spike[i] = 0 else: if t<=self.t_rest: self.Pn[i] = Pref self.spike[i] = 0 elif t>self.t_rest: if self.Pn[i-1]>Pmin: a1 = S[:,i] self.Pn[i] = self.Pn[i-1] + np.dot(w,a1) - 0.25 self.spike[i] = 0 else: self.Pn[i] = 0 self.spike[i] = 0 if self.Pn[i]>=Pth: self.Pn[i] += Pspike self.t_rest = t + t_ref self.spike[i] = 1 return self.spike

如果神经元的膜电位超过了阈值Pth，则会发放脉冲，并且在发放脉冲之后，会有一个绝对不应期t_ref，在这个时间段内，神经元不能再被激活。如果膜电位没有超过阈值，则不会发放脉冲。其中包含了一些参数：D是偏置电流...

import uuid import os import winreg from binascii import b2a_hex from Crypto.Cipher import AES def reg_confirm(key_path): try: key = winreg.OpenKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER, key_path, 0, winreg.KEY_READ) value = winreg.QueryValueEx(key, 'UUID')[0] print("注册表值为：", value) winreg.CloseKey(key) return value except: print("注册表不存在，正在创建...") # 创建注册表 key = winreg.CreateKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER, key_path) # 写入键值 value = str(uuid.uuid1()).replace('-', '')[:16] winreg.SetValueEx(key, 'UUID', 0, winreg.REG_SZ, value) # 关闭注册表 winreg.CloseKey(key) print("已创建并写入值：", value) return key def add_to_hex16(text: bytes): if len(text) % 16: add = 16 - (len(text) % 16) else: add = 0 text = text + (b'\0' * add) return text def encrypt(text: bytes, key): mode = AES.MODE_CBC text = add_to_hex16(text) cryptos = AES.new(key, mode, key) cipher_text = cryptos.encrypt(text) return b2a_hex(cipher_text) if __name__ == '__main__': path = input('请输入pth路径') hkey = str(reg_confirm("Software\\Jiujikeruan")).encode('utf8') with open(path, 'rb') as f1: encrypted = encrypt(f1.read(), hkey) with open(path + '.jiujikeruan', 'wb') as f2: f2.write(encrypted) 将这些代码中的path=input改为用tkgui让用户选择路径

你可以使用tkinter模块来实现GUI界面，代码如下所示： python import tkinter as tk from tkinter import filedialog root = tk.Tk() ...将这段代码替换掉原来的path=input('请输入pth路径')即可。

将下面代码修改成ros2代码。 model_name = rospy.get_param('model_name', 'erfnet_road') weights_name = rospy.get_param('weights_name', 'weights_erfnet_road.pth') self.resize_factor = rospy.get_param('resize_factor', 5) self.debug = rospy.get_param('debug', True) self.with_road = rospy.get_param('with_road', True) queue_size = rospy.get_param('queue_size', 10)

def __init__(self): super().__init__('my_node') model_name = self.get_parameter('model_name').get_parameter_value().string_value weights_name = self.get_parameter('weights_name').get_parameter_...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 32 * 14 * 14) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, target): self.data = data self.target = target def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.target[index] return x, y def __len__(self): return len(self.data) # 定义一些超参数 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 epochs = 10 # 加载数据集 train_data = torch.randn(1000, 1, 28, 28) print(train_data) train_target = torch.randint(0, 10, (1000,)) print(train_target) train_dataset = MyDataset(train_data, train_target) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 构建模型 model = ConvNet() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 10 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 # torch.save(model.state_dict(), 'convnet.pth')

这段代码是一个简单的卷积神经网络(ConvNet)在MNIST数据集上进行训练的代码。代码中定义了一个ConvNet类，它包含一个卷积层、ReLU激活函数、池化层和两个全连接层。同时，代码还定义了一个MyDataset类来加载数据集，...

if step % train_cfg.val_interval == 0: model_dict = {'net_g': generator.state_dict(), 'optimizer_g': optimizer_G.state_dict(), 'net_d': discriminator.state_dict(), 'optimizer_d': optimizer_D.state_dict()} # auc,best_auc = val(train_cfg, gnd_path=train_cfg.gnd_path, frame_dir=train_cfg.test_data, # model=(generator, discriminator)) auc,auc_gau,sigma = val(train_cfg, frame_dir=train_cfg.test_data, model=(generator, discriminator)) if auc_gau > max_auc: torch.save(model_dict, f'weights/{train_cfg.dataset}_{step}_{auc_gau:.3f}.pth') max_step=step max_auc=auc_gau max_sigma=sigma print("best_auc=",max_auc) print(" when step=",max_step) print(" when sigma=",max_sigma) # writer.add_scalar('results/auc', best_auc, global_step=step) generator.train() discriminator.train() step += 1 if step == train_cfg.iters: training = False # print('Training Completed! System will automatically shutdown in 60s..') # os.system('shutdown /s /t 60') break

这段代码是一个训练过程中的监控和保存模型的部分。其中，train_cfg.val_interval表示多少个训练步骤后进行一次模型验证，val()函数是对模型进行验证的函数，返回三个值：auc表示验证集上的AUC值，auc_gau...

为以下每句代码做注释：device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() # 使用载入的模型进行推理，并输出预测结果 with torch.no_grad(): output = ...
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