let target = {}; target.lat = tspeedModellat; target.lon = tspeedModellon;

时间: 2023-03-20 22:01:16 浏览: 117
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latLon_translate_地图_latlon显示地图_latlon2km_经纬_经纬度_

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这段代码是在JavaScript中创建一个名为"target"的对象，并向该对象添加了两个属性"lat"和"lon"，它们分别被赋值为变量"tspeedModellat"和"tspeedModellon"的值。
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let point = new BMap.Point(this.center.lng, this.center.lat) map.centerAndZoom(point, 10) // 初始化地图，设置中心点坐标和缩放级别 map.enableScrollWheelZoom(true) // 开启鼠标滚轮缩放 map....

用js优化下列代码 let currLon = '' let currLat = '' if (this.lon.indexOf('°') > -1) { let lonRep = this.lon.replace(/°/g, ' ').replace(/'/g, ' ').replace(/″/g, ' ') let lonArr = lonRep.split(' ') currLon = lonArr[0] * 1 + lonArr[1] / 60 + lonArr[2] / 3600 console.log(currLon) } if (this.lat.indexOf('°') > -1) { let latRep = this.lat.replace(/°/g, ' ').replace(/'/g, ' ').replace(/″/g, ' ') let latArr = latRep.split(' ') currLat = latArr[0] * 1 + latArr[1] / 60 + latArr[2] / 3600 }

首先，如果this.lon中含有"°"字符，它会使用replace方法将"°"，"'"和"″"替换为空格，然后使用split方法将字符串分割成数组。然后将数组中的第一个元素乘以1，第二个元素除以60，第三个元素除以3600，并将...

let coordinates = [ { lon: 322615.07, lat: 2835851.37 }, { lon: 316221.2, lat: 2821668.62 }, { lon: 334240.27, lat: 2807369.62 } ] let arr = [] coordinates.forEach(item => { arr.push(coordinateTransformation(item.lon, item.lat)) })

具体来说，该代码中的coordinateTransformation函数接受两个参数，即经度(lon)和纬度(lat)，并返回一个包含转换后的坐标值的数组。forEach方法用于遍历给定的坐标点数组，对每个坐标点调用coordinateTransformation...

view.on("click", (event) => { let lat = Math.round(event.mapPoint.latitude * 1000) / 1000; let lon = Math.round(event.mapPoint.longitude * 1000) / 1000; alert(lon + ", " + lat); })，这个view.on是什么写法？

on方法接受两个参数，第一个参数是事件名称（"click"），第二个参数是一个回调函数，用于处理事件触发时的逻辑。...在回调函数中，使用event对象的mapPoint属性获取点击位置的经纬度信息，并进行一些处理后弹出一个包含...

### 进行火星坐标系的转换 x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0 pi = 3.1415926535897932384626 # π a = float(6378245.0) # 长半轴 ee = 0.00669342162296594323 # 扁率 def gcj02towgs84(lon, lat): """ GCJ02(火星坐标系)转GPS84 :param lon:火星坐标系的经度 :param lat:火星坐标系纬度 :return: """ dlat = transformlat(lon - 105.0, lat - 35.0) dlon = transformlng(lon - 105.0, lat - 35.0) radlat = lon / 180.0 * pi magic = math.sin(radlat) magic = 1 - ee * magic * magic sqrtmagic = math.sqrt(magic) dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * pi) dlon = (dlon * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * pi) mglat = lat + dlat mglon = lon + dlon return [lon * 2 - mglon, lat * 2 - mglat] def transformlat(lon, lat): ret = -100.0 + 2.0 * lon + 3.0 * lat + 0.2 * lat * lat + \ 0.1 * lon * lat + 0.2 * math.sqrt(math.fabs(lon)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lon * pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * lon * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(lat * pi) + 40.0 * math.sin(lat / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (160.0 * math.sin(lat / 12.0 * pi) + 320 * math.sin(lat * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0 return ret def transformlng(lon, lat): ret = 300.0 + lon + 2.0 * lat + 0.1 * lon * lon + \ 0.1 * lon * lat + 0.1 * math.sqrt(math.fabs(lon)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lon * pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * lon * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(lon * pi) + 40.0 * math.sin(lon / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (150.0 * math.sin(lon / 12.0 * pi) + 300.0 * math.sin(lon / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 return ret

这段代码实现了将GCJ02（火星坐标系）下的经纬度坐标转换为GPS84下的经纬度坐标。 具体实现方法是通过对经纬度坐标进行一系列的计算，包括对经纬度的差值进行转换，对纬度进行一定角度的平移，以及对经度进行一定的...

帮我写一下下述代码的数学公式： y = math.sin(d_lon) * math.cos(lat2) x = math.cos(lat1) * math.sin(lat2) - math.sin(lat1) * math.cos(lat2) * math.cos(d_lon) bearing = math.degrees(math.atan2(y, x)) % 360 # 两个船舶之间的方位角，单位为度数

$$ y = \sin(\Delta\lambda) \cos(\phi_2) \\ x = \cos(\phi_1) \sin(\phi_2) - \sin(\phi_1) \cos(\phi_2) \cos(\Delta\lambda) \\ \text{bearing} = (\frac{180}{\pi})\arctan2(y, x) \mod 360 ...

tas01=data1.t2m tas01=tas01[:,::-1,:]-273.15 lon = np.arange(69.75, 140.5, 0.25) lat = np.arange(14.75, 55.5, 0.25)

这是一段 Python 代码，用于处理气象数据。其中，tas01 是一个三维数组，表示地球表面的温度数据。通过对这个数组进行切片和翻转操作，可以...lon 和 lat 分别表示经度和纬度的取值范围，用于确定温度数据的空间位置。

// 计算两者之间的距离 distance() { const R = 6371; // 地球半径，单位千米 const lat1 = this.markers[0].latitude; const lon1 = this.markers[0].longitude; const lat2 = this.markersn[0].latitude const lon2 = this.markersn[0].longitude const dLat = this.rad(lat2 - lat1); const dLon = this.rad(lon2 - lon1); const a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) + Math.cos(this.rad(lat1)) * Math.cos(this.rad(lat2)) * Math.sin(dLon / 2) * Math.sin(dLon / 2); const c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a)); const d = R * c * 1000; // 转为米 return d.toFixed(2); }, // 辅助方法，将角度转为弧度 rad(d) { return d * Math.PI / 180.0; }, uniapp中，令以上代码每隔一秒钟便自动调用一次

你可以使用 setInterval 函数来实现每隔一秒钟自动调用 distance 方法。 示例代码： javascript // 在页面加载完成后调用 mounted() { // 每隔一秒钟调用一次 distance 方法 setInterval(() => { ...

import mathdef distance(lat1, lon1, lat2, lon2): R = 6371 # 地球半径，单位为公里 dLat = math.radians(lat2 - lat1) dLon = math.radians(lon2 - lon1) a = math.sin(dLat / 2) * math.sin(dLat / 2) + \ math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * \ math.sin(dLon / 2) * math.sin(dLon / 2) c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a)) return R * c * 1000 # 返回距离，单位为米# 示例坐标lat1, lon1 = 39.9087, 116.3975# 判断另一个点是否在 500 米范围内lat2, lon2 = 39.9087, 116.401if distance(lat1, lon1, lat2, lon2) <= 500: print('在范围内')else: print('不在范围内')

这是一个Python函数，用于计算两个...其中，lat1和lon1表示第一个点的纬度和经度，lat2和lon2表示第二个点的纬度和经度。R表示地球半径，这里取值为6371千米。函数中使用了math库中的sin、cos、sqrt等函数来进行计算。

import numpy as np # 定义地球椭球体参数 a = 6378137.0 # 长半轴，单位：米 f = 1 / 298.257223563 # 扁率 b = a * (1 - f) # 短半轴，单位：米 e2 = 1 - (b ** 2) / (a ** 2) # 第一偏心率的平方 # 大地坐标到地心直角坐标的转换 def geodetic_to_ecef(lat, lon, h): lat_rad = np.deg2rad(lat) lon_rad = np.deg2rad(lon) N = a / np.sqrt(1 - e2 * np.sin(lat_rad) ** 2) x = (N + h) * np.cos(lat_rad) * np.cos(lon_rad) y = (N + h) * np.cos(lat_rad) * np.sin(lon_rad) z = (N * (1 - e2) + h) * np.sin(lat_rad) return x, y, z # 地心直角坐标到大地坐标的转换 def ecef_to_geodetic(x, y, z): p = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2) lon_rad = np.arctan2(y, x) lat_rad = np.arctan2(z, p * (1 - e2)) # 使用迭代法求解大地纬度 while True: N = a / np.sqrt(1 - e2 * np.sin(lat_rad) ** 2) h = p / np.cos(lat_rad) - N new_lat_rad = np.arctan2(z, p * (1 - e2 * N / (N + h))) if np.abs(new_lat_rad - lat_rad) < 1e-12: break lat_rad = new_lat_rad lat = np.rad2deg(lat_rad) lon = np.rad2deg(lon_rad) return lat, lon, h

2. 实现了从大地坐标系转换到地心直角坐标系的函数 geodetic_to_ecef，输入参数为大地纬度 lat、大地经度 lon 和高程 h，输出参数为在地心直角坐标系下的 x、y、z 坐标。 3. 实现了从地心直角坐标系转换到大地坐标...

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits. basemap import Basemap import xarray as xr import pandas as pd import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1,1,1) ds.hgt.plot() plt.show() projection=ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0,color='black') ax.axvline(0,color='black') ds=nc.Dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') lon=ds.variables['lon'][:] lat=ds.variables['lat'][:] time_index=0 variable=ds.variables['hgt'][time_index,:,:] lonlon,latlat=np.meshgrid(lon,lat) plt.scatter(lonlon,latlat) plt.contourf(lon,lat,variable,cmap='jet') data = ds.variables['time'][:] long = ds.variables['lon'][:] lati = ds.variables['lat'][:] plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal") cbar=plt.colorbar plt.title('Jan 1948 to 2020: 1000mb Geopotential Height \n Seasonal Correlation w/ Jan SOI \n NCEP /NCAR Reanalysis') plt.show() plt.savefig('12.pdf')给代码改错

- 修改了获取经度（lon）和纬度（lat）的方式。 - 修改了获取变量数据（variable）的方式。 - 移除了未使用的变量（data、long和lati）。 - 修正了colorbar的调用方法。 - 修正了图表标题的格式。 请...

优化这段代码：import math # 定义一个测试栅格划的经纬度 test_lon = 114 test_lat = 22.5 # 划定栅格划分范围 min_lon = 113.75194 max_lon = 114.624187 min_lat = 22.447837 max_lat = 22.864748 # 定义栅格大小(单位m) accuracy = 500 # 计算栅格的经纬度增加量大小 delta_lon = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004 * math.cos((min_lat + max_lat) * math.pi / 360)) delta_lat = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004) # 计算栅格的经纬度编号 lon_col = (test_lon - (min_lon - delta_lon / 2)) // delta_lon lat_col = (test_lat - (min_lat - delta_lat / 2)) // delta_lat # 计算栅格的中心点经纬度 half_delta_lon = delta_lon / 2 half_delta_lat = delta_lat / 2 hb_lon = lon_col * delta_lon + min_lon - half_delta_lon hb_lat = lat_col * delta_lat + min_lat - half_delta_lat print(lon_col, lat_col, hb_lon, hb_lat, delta_lon, delta_lat)

center_lon, center_lat = get_grid_center_point(test_lon, test_lat, accuracy) # 打印结果 print(center_lon, center_lat) 使用 numpy 库的 arange() 方法生成等差数组，然后使用 numpy 库的 ...

fig=plt.figure(figsize=(11,8.5)) ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide()) h=ax.contourf(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,1)), extend='both', cmap='coolwarm', transform=ccrs.Mollweide()) c=ax.contour(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,2)), colors='k',linewidths=1, transform=ccrs.Mollweide()) ax.coastlines()然后怎么把海洋填成灰色

h = ax.contourf(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,1)), extend='both', cmap='coolwarm', transform=ccrs.Mollweide()) c = ax.contour(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,2)), colors='k', linewidths=1, ...

### 进行火星坐标系的转换 x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0 pi = 3.1415926535897932384626 # π a = float(6378245.0) # 长半轴 ee = 0.00669342162296594323 # 扁率 def gcj02towgs84(lon, lat): """ GCJ02(火星坐标系)转GPS84 :param lon:火星坐标系的经度 :param lat:火星坐标系纬度 :return: """ dlat = transformlat(lon - 105.0, lat - 35.0) dlon = transformlng(lon - 105.0, lat - 35.0) radlat = lon / 180.0 * pi magic = math.sin(radlat) magic = 1 - ee * magic * magic sqrtmagic = math.sqrt(magic) dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * pi) dlon = (dlon * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * pi) mglat = lat + dlat mglon = lon + dlon return [lon * 2 - mglon, lat * 2 - mglat]

这段代码实现了将GCJ02（火星坐标系）下的经纬度坐标转换为GPS84下的经纬度坐标。 具体实现方法是通过对经纬度坐标进行一系列的计算，包括对经纬度的差值进行转换，对纬度进行一定角度的平移，以及对经度进行一定的...

ss_147=np.zeros((147,147)) pi=3.14159265 R=6.37e6 for ilat in range(0,128): for ilon in range(0,512): delta_lat=lat[ilat]-lat_t delta_lon=lon[ilon]-lon_t distance=(delta_lat*R*math.pi/180.)**2 + (delta_lon*R*math.cos(lat[ilat]*math.pi/180.)*math.pi/180.)**2 # print(distance) dmin=np.where(distance==np.min(distance)) latind_min=dmin[0] lonind_min=dmin[1] # print(latind_min,lonind_min) # print(pre_147[latind_min,latind_min],pp[ilat,ilon]) ss_147[latind_min,lonind_min]=s[ilat,ilon]+ss_147[latind_min,lonind_min]

你的代码中计算了一个147x147的数组ss_147，其中每个元素是通过对原始大小为(128, 512)的数组进行格点累加得到的。...请确保在运行代码之前定义了lat_t和lon_t，且lat和lon是合适的纬度和经度数组。

优化这段代码#栅格化代码 import math #定义一个测试栅格划的经纬度 testlon = 114 testlat = 22.5 #划定栅格划分范围 lon1 = 113.75194 lon2 = 114.624187 lat1 = 22.447837 lat2 = 22.864748 latStart = min(lat1, lat2); lonStart = min(lon1, lon2); #定义栅格大小(单位m) accuracy = 500; #计算栅格的经纬度增加量大小▲Lon和▲Lat deltaLon = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004 * math.cos((lat1 + lat2) * math.pi / 360)); deltaLat = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004); #计算栅格的经纬度编号 LONCOL=divmod(float(testlon) - (lonStart - deltaLon / 2) , deltaLon)[0] LATCOL=divmod(float(testlat) - (latStart - deltaLat / 2) , deltaLat)[0] #计算栅格的中心点经纬度 HBLON = LONCOL*deltaLon + (lonStart - deltaLon / 2)#格子编号*格子宽+起始横坐标-半个格子宽=格子中心横坐标 HBLAT = LATCOL*deltaLat + (latStart - deltaLat / 2) LONCOL,LATCOL,HBLON,HBLAT,deltaLon,deltaLat

这段代码已经很简洁了，但还有一些可以优化的地方： 1. 变量名的命名可以更好地表达变量的含义，例如将lon1, lon2改为min_lon, max_lon。...print(lon_col, lat_col, hb_lon, hb_lat, delta_lon, delta_lat)

ss_147=np.zeros((147,147)) pi=3.14159265 R=6.37e6 for ilat in range(0,128): for ilon in range(0,512): delta_lat=lat[ilat]-lat_t delta_lon=lon[ilon]-lon_t distance=(delta_latRmath.pi/180.)**2 + (delta_lonRmath.cos(lat[ilat]*math.pi/180.)*math.pi/180.)**2 # print(distance) dmin=np.where(distance==np.min(distance)) latind_min=dmin[0] lonind_min=dmin[1] # print(latind_min,lonind_min) # print(pre_147[latind_min,latind_min],pp[ilat,ilon]) ss_147[latind_min,lonind_min]=s[ilat,ilon]+ss_147 之后如何计算格点累加的区域平均python

要计算格点累加的区域平均，你可以按照以下步骤进行： 1. 创建一个与 ss_147 相同大小的全零数组 count_147，用于...请确保 lat 和 lon 的维度与代码中的范围相匹配，以及 lat_t 和 lon_t 的正确赋值。
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资源摘要信息:"Spring Boot子的例子是一个展示如何将Spring Boot与不同框架集成的实践案例集合。Spring Boot是基于Spring的框架，旨在简化Spring应用的创建和开发过程。其设计目标是使得开发者可以更容易地创建独立的、生产级别的Spring基础应用。Spring Boot提供了一个快速启动的特性，可以快速配置并运行应用，无需繁琐的XML配置文件。 Spring Boot的核心特性包括： 1. 自动配置：Spring Boot能够自动配置Spring和第三方库，它会根据添加到项目中的jar依赖自动配置Spring应用。例如，如果项目中添加了H2数据库的依赖，那么Spring Boot会自动配置内存数据库H2。 2. 起步依赖：Spring Boot使用一组称为‘起步依赖’的特定starter库，它们是一组集成了若干特定功能的库。这些起步依赖简化了依赖管理，并且能够帮助开发者快速配置Spring应用。 3. 内嵌容器：Spring Boot支持内嵌Tomcat、Jetty或Undertow容器，这意味着可以不需要外部容器即可运行应用。这样可以在应用打包为JAR文件时包含整个Web应用，简化部署。 4. 微服务支持：Spring Boot非常适合用于微服务架构，因为它可以快速开发出独立的微服务。Spring Boot天然支持与Spring Cloud微服务解决方案的集成。 5. 操作简便：Spring Boot提供一系列便捷命令行操作，例如spring-boot:run，这可以在开发环境中快速启动Spring Boot应用。 6. 性能监控：Spring Boot Actuator提供了生产级别的监控和管理特性，例如应用健康监控、审计事件记录等。 标签中提到的Java，意味着这个例子项目是使用Java语言编写的。Java是一种广泛使用的、面向对象的编程语言，它以其跨平台能力、强大的标准库和丰富的第三方库而闻名。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个名称‘springboot-main’。这暗示了整个项目可能被组织为一个主项目，其中可能包含了多个模块或子模块。在Maven或Gradle构建系统中，一个主项目可以包含多个子模块，每个模块负责应用中的不同部分或特性。Spring Boot允许开发者将应用分割为多个独立模块，每个模块可以有自己的配置和依赖，这对于大型应用的组织和维护非常有帮助。 从给出的信息中可以看出，springboot-main项目可能是一个包含多个集成示例的大型Spring Boot项目。开发者可以通过查看这个项目的代码示例，来学习如何将Spring Boot与各种不同的技术栈和框架集成起来，例如数据库、消息队列、搜索引擎、缓存框架等。这种集成能力是Spring Boot广泛应用在企业级应用开发中的一个重要原因。 综合以上信息，可以得出Spring Boot子的例子是一个很好的资源，用于学习如何利用Spring Boot的优势来快速开发出能够与其他框架无缝集成的应用程序。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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Thermo-calc中文版：全面掌握材料相变的热力学秘籍

![Thermo-calc中文版：全面掌握材料相变的热力学秘籍](https://thermocalc.com/wp-content/uploads/2022/05/thermo-calc-release-2022b-social-media-v02-1000x563-1.png) 参考资源链接：[Thermo-Calc中文用户指南：入门与精通](https://wenku.csdn.net/doc/5hpcx03vej?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 热力学基础与相变概述 ## 1.1 热力学第一定律与能量守恒 热力学是研究能量转换和物质属性变化的科学。在