matlab 写代码 利用pie函数绘制海底高程分别在[-8,-4]、[-40]、[0,4]、[4,8]范围内的扇形图;

好的，下面是利用 `pie` 函数绘制海底高程分别在 `[-8,-4]`、`[-40]`、`[0,4]`、`[4,8]` 范围内的扇形图的 Matlab 代码：

% 生成数据
x = linspace(-10, 10, 101);
y = linspace(-10, 10, 101);
[X, Y] = meshgrid(x, y);
Z = peaks(X, Y);

% 计算不同范围的数量
num_1 = sum(sum(Z < -4 & Z >= -8));
num_2 = sum(sum(Z < -40));
num_3 = sum(sum(Z < 4 & Z >= 0)) + sum(sum(Z > -4 & Z <= 0));
num_4 = sum(sum(Z > 4 & Z <= 8));

% 绘制扇形图
figure;
labels = {'[-8,-4]', '[-40]', '[0,4]', '[4,8]'};
data = [num_1, num_2, num_3, num_4];
pie(data, labels);
title('海底高程扇形图');

这里我们使用 `peaks` 函数生成了一个海底高程的数据，然后计算了不同范围内的数据数量，最后利用 `pie` 函数绘制了扇形图。需要注意的是，我们需要将 `Z` 矩阵中符合不同范围的元素数量统计出来，然后将它们放到一个向量中，作为 `pie` 函数的输入数据。同时，我们可以使用一个标签向量来为每个扇形添加标签，使图像更加清晰易懂。

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利用时空遥感云计算平台PIE-Engine写一个计算重庆市NDVI的代码

以下是一个简单的计算重庆市NDVI指数的Python代码：

import pie

# 设置PIE-Engine的API地址
pie.config('http://api.pieengine.cn:8080')

# 设置需要计算的区域
region = pie.Region.from_name('重庆市')

# 设置计算的时间范围
time_range = pie.TimeRange('2019-01-01', '2019-12-31')

# 定义计算NDVI的表达式
ndvi_expression = '(B05 - B04) / (B05 + B04)'

# 创建计算任务
task = pie.Task.create(
    region=region,
    time_range=time_range,
    dataset='Sentinel-2',
    expression=ndvi_expression,
    output_format='tiff'
)

# 提交计算任务
task.submit()

# 等待计算完成
task.wait_for_completion()

# 下载计算结果
result = task.download_output()

# 打印结果文件路径
print(result)

这个代码利用PIE-Engine的API，定义了计算重庆市2019年NDVI指数的计算任务。计算任务的表达式是根据红光波段（B04）和近红外波段（B05）计算得到的NDVI指数。最后，代码将计算结果保存为GeoTIFF格式的文件，并打印出文件路径。用户可以将该代码保存为.py文件，通过命令行或Python IDE运行。在运行代码之前，需要先安装PIE-Engine的Python SDK。

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