# 根据数据显示国家颜色 for country, value in data.items(): # 获取国家的经纬度坐标 lon, lat = m(0, 0) # 根据国家名称获取经纬度坐标 try: lon, lat = m(*m.borders.states[data['name']]) except: pass # 绘制国家形状 m.plot(lon, lat, marker=None, color=plt.cm.cool(value/100), linewidth=0.5)

时间: 2024-03-27 14:41:46 浏览: 58
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LonLat2XY.rar_GDOP_lat_lon2xy函数_直角 经纬度_经纬度 坐标_经纬度转换

这段代码看起来是用于绘制地图中的国家颜色，其中data是一个字典，存储了每个国家的数据信息，包括国家名称和值。代码中通过循环遍历data字典中的每个元素，获取每个国家的经纬度坐标，然后根据国家的值来设置国家的颜色，最后在地图上绘制出来。具体来说，plt.cm.cool(value/100)是一个颜色映射函数，根据传入的value值来返回一个对应的颜色值，其中value/100用于将value值归一化到[0,1]之间。
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利用下面这段代码填充地图，但地图相应部分的颜色没有改变：for country, value in data.items(): try: lon, lat = m(*m.borders.states[country]) x, y = m(lon, lat) m.plot(x, y, 'o', markersize=10, color=plt.cm.Reds(value/100.), alpha=0.7) except: pass

这段代码的作用是根据 data 字典中的数值绘制地图，并使用 plt.cm.Reds 这个颜色映射来决定颜色的深浅程度，数据越大颜色越深。如果地图相应部分的颜色没有改变，可能是以下几个原因： 1. 数据没有传递正确：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)

这段代码的目的是将给定的经纬度划分到以 accuracy 为大小的栅格中，然后计算出栅格的中心点经纬度。以下是一些代码优化的建议： 1. 可以将常用的参数值保存在变量中，以便多次使用。例如，可以将栅格划分范围和...

% 读取经纬度数据 data1 = readmatrix('2017前.csv'); lon1 = data1(:, 1); lat1 = data1(:, 2); data2 = readmatrix('2017后.csv'); lon2 = data2(:, 1); lat2 = data2(:, 2); % 将经纬度转换为弧度制 lon1_rad = deg2rad(lon1); lat1_rad = deg2rad(lat1); lon2_rad = deg2rad(lon2); lat2_rad = deg2rad(lat2); % 计算距离矩阵 dist_mat = pdist2([lat1_rad, lon1_rad], [lat2_rad, lon2_rad], @haversine); % 设定距离阈值 threshold = 0.1; % 单位为弧度 % 找到距离小于阈值的坐标点对 [row, col] = find(dist_mat < threshold & dist_mat > 0); % 输出相近坐标点对 for i = 1:length(row) fprintf('Coordinate %d in group 1 is close to coordinate %d in group 2\n', row(i), col(i)); end

这段代码是一个MATLAB脚本，用于读取两个经纬度数据文件（2017前.csv和2017后.csv），将经纬度转换为弧度制，计算距离矩阵，并找到距离小于阈值的坐标点对。 具体来说，代码首先使用readmatrix函数读取经纬度数据...

解释一下代码 for j, d in enumerate(data_list): lat, lon = d['lat'], d['lon'] value = data_type[j] color = cmap(value / max(data_type)) ax.scatter(lon, lat, s=100, color=color, alpha=1.0)

它遍历了一个名为data_list的数据列表，并使用enumerate函数获取索引和对应的元素。 在每次循环中，代码从当前元素d中提取经度(lon)和纬度(lat)的值。接下来，它从data_type列表中获取相应索引位置的值作为散点的...

import serial import pynmea2 # 打开串口连接 ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600, timeout=5.0) while True: # 读取GPS模块发送的数据 data = ser.readline().decode('utf-8') if data.startswith('$GPGGA'): # 解析NMEA数据 msg = pynmea2.parse(data) # 获取位置信息 latitude = msg.lat longitude = msg.lon altitude = msg.altitude # 打印位置信息 print('Latitude:', latitude) print('Longitude:', longitude) print('Altitude:', altitude)代码错误追踪

这两个 Python 库的作用分别是: - serial 库用于串口通信，可以在 Python 中通过串口和设备进行通信。...- pynmea2 库用于解析 GPS 设备发送的 NMEA 句子，可以获取 GPS 信息，如经纬度、速度、日期等等。

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

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。 2. 将计算栅格的经纬度增加量大小的公式提前计算，避免重复计算。 3. 将divmod函数替换为//和%操作符，提高代码...

years = np.arange(1979, 2020, 1) year_str = [str(i) for i in years] x_min = 70 x_max = 140 y_min = 10 y_max = 55 grid_lon = np.arange(x_min, x_max+1, 1.0) grid_lat = np.arange(y_min, y_max+1, 1.0) nyears = years.shape[0] nlon = grid_lon.shape[0] nlat = grid_lat.shape[0] total_grid_data = np.zeros((nyears, nlat, nlon), dtype=float) i = 0 for year in year_str: f_path = r'E:\gra_thesis\sum_pre_data_new/AMJ_pre_data/'+year+'_AMJ_sumPre.xlsx' df = pd.read_excel(f_path) df = df.dropna(axis=0) lon = df['X'] lat = df['Y'] data= df['总降水量'] Krin = pykrige.OrdinaryKriging(lon, lat, data, variogram_model="gaussian", nlags=6) grid_data, ssl = Krin.execute('grid', grid_lon, grid_lat) grid_data = np.array(grid_data) total_grid_data[i, :, :] = grid_data i = i + 1 # %% # # save data data_nc = xr.Dataset( { "precip":(("time", "lat","lon"), total_grid_data) }, coords={ "time":years, "lat":grid_lat, "lon":grid_lon, } ) data_nc.attrs["long_name"] = "total_grid_precip" data_nc.to_netcdf("E:"+"JJA_pre_total_precip.nc") 解释这段代码i

grid_lon变量和grid_lat变量分别是经度和纬度序列。nyears、nlon和nlat是计算数组维度的变量。total_grid_data是三维数组，用于存储地理数据的插值结果。代码使用了pykrige包进行插值，其中OrdinaryKriging()函数是...

# index=np.where((gcp_lat >= lat_range[0])*(gcp_lat <= lat_range[1])* (gcp_lon >= lon_range[0])*(gcp_lon <= lon_range[1])) # if np.isnan(index).size != 0: # gcp_lat_range=gcp_lat[index] # gcp_lon_range=gcp_lon[index] # gcp_hgt_range=gcp_hgt[index]

这段代码使用了条件判断和索引操作，根据给定的条件筛选出满足范围要求的数据。 具体来说，代码的执行步骤如下： 1. 使用 np.where() 函数，根据以下条件进行筛选：gcp_lat 大于等于 lat_range 的起始值，且...

fshum=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\shum.mon.mean.nc" fu=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\uwnd.mon.mean.nc" fv=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\vwnd.mon.mean.nc" shumds=xr.open_dataset(fshum) uds=xr.open_dataset(fu) vds=xr.open_dataset(fv) # shumds1=shumds['shum'] Stime12=shumds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') # print(Stime12) # print(Stime1) lev = Stime12.level # 读取气压层，单位为mb，即hPa，一维的14. lat = Stime12.lat # 读取纬度，一维的21 lon = Stime12.lon # 读取经度，一维的41 uds1=uds['uwnd'] Utime12=uds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') # print(Utime12) vds1=vds['vwnd'] Vtime12=vds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') u = Utime12[0,2,:,:] # U风分量，单位为m/s,month,level,lat,lon v = Vtime12[0,2,:,:] # V风分量，单位为m/s q =Stime12[0,2,:,:] # 读取比湿，单位为kg/kg # print(u) # 计算单层水汽通量和水汽通量散度 qv_u = uq/(constants.g10**-2) # g的单位为m/s2，换算为N/kg，再换算为10-2hPa·m2/kg,最终单层水汽通量的单位是kg/m•hPa•s qv_v = vq/(constants.g10**-2) # 计算q*v/g,单位是kg/m•hPa•s # print(qv_u) dx, dy = mpcalc.lat_lon_grid_deltas(lon, lat) # 将经纬度转换为格点距离 # print(dx,dy) div_qv = np.zeros((lev.shape[0],lat.shape[0],lon.shape[0])) # print(div_qv) # print(lev.shape[0]) for j in range(lev.shape[0]): div_qv[j] = mpcalc.divergence(u = qv_u[j],v = qv_v[j],dx = dx ,dy = dy) # 单位是kg/m2•hPa•s print(div_qv[j])为什么报错operands could not be broadcast together with shapes (72,143) (142,) ,需要怎么改

这个错误意味着你正在尝试广播两个不兼容的数组，可能是由于数组的形状不匹配引起的...lon = lon[:-1] 这将删除经度数组中的最后一个元素，从而将其形状从(143,)更改为(142,)。然后，你就可以计算水汽通量散度了。

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)) })

这段代码的作用是将一个经纬度坐标系中的坐标值转换为另一种坐标系的坐标值，并将转换后的坐标值存储在数组arr中。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...

### 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...

for index, row in result.iterrows(): node_id = row['Node ID'] lat = row['latitude'] lon = row['longitude'] x, y = latlon_to_pixel(lat, lon) draw.point((x, y ), fill=(255, 0, 0))

2. 调用latlon_to_pixel函数将经纬度坐标转换为图像上的像素坐标。 3. 使用ImageDraw模块中的point函数，在图像上绘制一个红色的点，表示该节点的位置。 需要注意的是，此代码片段中的latlon_to_pixel函数需要自己...

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

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 wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化 #计算WP遥相关指数...

# for lead in range(0,24): # rl = co_pe(ssta_obs.ssta.values,ssta_sin.ssta[lead,:,:].values) # #print(r1) # r.append(np.expand_dims(rl,axis=0)) # r = np.concatenate(r,axis=0) # r_SINTEX = xr.Dataset({'r': (['lead','lat','lon'],r),},coords={'lead':(np.arange(0,24)),'lat':(ssta.lat),'lon':(ssta.lon)})的含义

5. 'lead'维度的取值范围是0到23，'lat'维度的取值是从ssta.lat中获取的纬度值，'lon'维度的取值是从ssta.lon中获取的经度值。 总体来说，这段代码的目的是计算和存储与给定观测数据（ssta_obs.ssta.values）在不同...

mport matplotlib.pyplot as plt#加载绘图工具 from mpl_toolkits.basemap import Basemap fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(Ame['Lon'], Ame['Lat'], marker='o', color='red')# 添加标签 for i, row in Ame.iterrows(): ax.annotate((Ame['Lon'], Ame['Lat'])) #地图优化 map = Basemap(projection='merc', lat_0=0, lon_0=0, resolution='l') #加国界州界 map.drawcoastlines() map.drawcountries() map.drawstates() #更换站点样式 # 显示地图 plt.show()

这是一个Python模块，用于绘制数据可视化图形，常用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。通过导入该模块并使用其中的pyplot子模块，可以方便地创建各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。

两点经纬度分别为lat1:23.017223,lon1:113.365436;lat2:22.551900,lon2:114.040500，求两点距离是多少，用java代码做示例

根据你提供的经纬度，可以使用上面的 DistanceCalculator 类中的 calculateDistance() 方法来计算两点之间的距离。示例代码如下： java public class Test { public static void main(String[] args) { ...

根据经纬度计算该经纬度500米范围的边界所有经纬度的Javascript代码返回格式[ { "lon": 113.03967235494937, "lat": 28.201015178737915 }, { "lon": 113.03921847793303, "lat": 28.202828365926635 }]

以下是根据经纬度计算该经纬度500米范围的边界所有经纬度的Javascript代码： javascript function getBoundaries(lat, lon, radius) { const R = 6378.1; // 地球半径，单位：km const dLat = radius / R; ...

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在PyQt5中，你可以使用`setFontColor()`方法来修改QSpinBox内文字的颜色。下面是一个示例，展示了如何将QSpinBox的文字颜色改为红色： ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QSpinBox from PyQt5.QtGui import QColor, QFont app = QApplication([]) # 创建一个QSpinBox实例 spin_box = QSpinBox() # 创建一个字体对象，并设置颜色 font = QFont() font
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爱心援助动态网页教程：前端开发实战指南

资源摘要信息:"HTML+CSS+JS+JQ+Bootstrap的爱心援助传播动态响应式网页.7z" 本资源文件是一套包含HTML、CSS、JavaScript、jQuery以及Bootstrap框架的前端开发套件，用于构建动态响应式的网页。资源名称表明其应用场景是面向爱心援助传播项目，强调了动态性和响应式设计的重要性。这不仅仅是一个简单的代码包，而是包含实战应用、详尽注释和框架特性的系统学习材料。 知识点详述： 1. HTML：超文本标记语言（HyperText Markup Language）是构建网页骨架的基石。HTML通过一系列的标签（tags）来定义网页内容的结构和类型，如段落、图片、链接等。在本资源中，HTML用于搭建信息架构，定义网页的基本内容和元素布局。 2. CSS：层叠样式表（Cascading Style Sheets）是用于设置网页样式的语言。CSS负责网页的外观和视觉表现，包括颜色、字体、布局等。通过CSS，开发者能够将网页设计转化为可视化界面，增强用户体验。资源中的CSS将专注于塑造视觉风格，让网页内容更加美观和专业。 3. JavaScript：是一种脚本语言，能够在浏览器中执行，实现网页的动态效果。JavaScript是网页交互的灵魂，通过JavaScript可以实现表单验证、动态内容更新、动画效果等功能。在本资源中，JavaScript将与jQuery结合使用，以简化DOM操作，提高开发效率。 4. jQuery：是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库。jQuery通过封装大量的JavaScript操作，简化了DOM操作、事件处理、动画和Ajax交互等，使得开发者可以更加高效地编写JavaScript代码。资源中的jQuery将被用来打造动态交互，提升网站的交互体验。 5. Bootstrap：是目前最流行的前端框架之一，它基于HTML、CSS、JavaScript，主要用于响应式布局和界面设计。Bootstrap提供了一套完整的界面组件和栅格系统，可以快速设计出适应不同屏幕尺寸的网页布局。资源中的Bootstrap用以确保网站在各种设备上都能提供良好的用户体验。 实战应用与注释：资源文件中的源码将对每一个关键点进行详细注释，帮助开发者理解代码逻辑和框架机制，从而加速学习和项目开发的进程。注释的详细程度和质量直接关系到学习效果，这也是本资源相较于普通模板或者教程更加有价值的地方。 适用人群：本资源适合于前端开发专业人士提升技能，也适合初学者从零开始构建高质量网站。无论目标是构建个人品牌站点还是开发功能丰富的电子商务平台，本资源都提供了坚实的技术支撑。 深入剖析与灵活运用：开发者在学习本资源时，应当深入剖析每一行代码，理解其背后的逻辑与功能，同时灵活运用各个框架的特性。这将有助于开发者在数字世界中脱颖而出，掌握前端技术的最新趋势，迈出构建卓越网站的第一步。