public void logic(ILogicProxyAccessService argo,IExtendDat aModelAccessService datamodal){ Object input =datamodal.getParam(RequestParam.ACTION PARAM); Map<String,String> map = null; if(input != null && input instanceof Map<?,?>){ map =(Map<String,String>)input; clearData(datamodal,map);}
时间: 2023-03-07 22:24:11 浏览: 74
&& input instanceof Map){ map = (Map<String,String>)input; } if(map!=null && map.containsKey("action")){ String actionKey = map.get("action"); switch (actionKey){ case "sendMsg": String msg = map.get("msg"); argo.sendMessage(msg); break; case "getMsg": String msg = argo.getMessage(); datamodal.setParam(ResponseParam.MESSAGE,msg); break; } }我已经理解到您想要实现的功能,发送和获取消息。我可以根据您指定的参数执行这些操作。
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python用np.where()根据经纬度截取Argo的nc数据文件中的温度
要根据经纬度截取Argo的nc数据文件中的温度,可以使用xarray和numpy库。以下是一个简单的示例代码:
```python
import xarray as xr
import numpy as np
# 读取nc文件
ds = xr.open_dataset('argo_data.nc')
# 获取经度和纬度变量
lon = ds['LONGITUDE']
lat = ds['LATITUDE']
# 获取温度变量
temp = ds['TEMP']
# 定义经纬度范围
lon_range = [lon_min, lon_max]
lat_range = [lat_min, lat_max]
# 使用np.where()函数截取温度
temp_subset = np.where((lon >= lon_range[0]) & (lon <= lon_range[1]) & (lat >= lat_range[0]) & (lat <= lat_range[1]), temp, np.nan)
```
在上面的代码中,`argo_data.nc`是Argo的nc数据文件的文件名,`LONGITUDE`和`LATITUDE`是经度和纬度变量的名称,`TEMP`是温度变量的名称。`lon_min`、`lon_max`、`lat_min`和`lat_max`是待截取的经纬度范围。
首先,使用xarray库读取nc文件,然后获取经度、纬度和温度变量。接下来,使用`np.where()`函数截取温度。在`np.where()`函数中,第一个参数是一个条件,满足条件的元素将被保留,不满足条件的元素将被替换为第三个参数(即`np.nan`)。因此,在`np.where()`函数中,我们使用条件`(lon >= lon_range[0]) & (lon <= lon_range[1]) & (lat >= lat_range[0]) & (lat <= lat_range[1])`来判断经纬度是否在指定的范围内。如果经纬度在指定范围内,则保留相应的温度值,否则将其替换为`np.nan`。
最后,你可以将截取后的温度数组保存到新的文件中:
```python
# 将截取后的温度保存到新文件中
np.save('temp_subset.npy', temp_subset)
```
请注意,这里的示例代码仅仅是个参考,实际应用中需要根据自己的需求进行调整。
python用np.where()截取Argo的nc数据文件中的温度
要使用np.where()函数截取Argo的nc数据文件中的温度,需要先读取nc文件。可以使用xarray库读取nc文件,然后将其转换为numpy数组进行处理。以下是一个简单的示例代码:
```python
import xarray as xr
import numpy as np
# 读取nc文件
ds = xr.open_dataset('argo_data.nc')
# 将温度转换为numpy数组
temp = np.array(ds['TEMP'])
# 使用np.where()函数截取温度
temp_subset = np.where((temp > temp_min) & (temp < temp_max), temp, np.nan)
```
在上面的代码中,`argo_data.nc`是Argo的nc数据文件的文件名,`TEMP`是温度变量的名称。`temp_min`和`temp_max`是待截取的温度范围。
首先,使用xarray库读取nc文件,然后使用`np.array()`函数将温度变量转换为numpy数组。然后,使用`np.where()`函数截取温度。在`np.where()`函数中,第一个参数是一个条件,满足条件的元素将被保留,不满足条件的元素将被替换为第三个参数(即`np.nan`)。因此,当温度在`temp_min`和`temp_max`之间时,将保留该值,否则将替换为`np.nan`。
最后,你可以将截取后的温度数组保存到新的文件中:
```python
# 将截取后的温度保存到新文件中
np.save('temp_subset.npy', temp_subset)
```
请注意,这里的示例代码仅仅是个参考,实际应用中需要根据自己的需求进行调整。