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

时间: 2023-12-03 09:45:51 浏览: 66
PY

Python 数据读取

可以使用 `sel()` 方法来选择时间范围，具体修改如下： ```python import xarray as xr def getrp(pth): 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，因此可以用来选择时间范围。
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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 ...

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'

这个错误提示是因为你在一个 numpy.ndarray 上使用了 .sel() 这个 xarray.Dataset 特有的方法。你需要将 dat 变量转换成 xarray 的 Dataset 或者 DataArray 类型才能使用 .sel() 方法。 你可以尝试将以下...

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

ds = xr.open_dataset(pth) 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....

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 这段代码是什么作用

这段代码的作用是对指定目录下的所有图片进行人脸编码，并返回编码结果和对应的文件名。具体实现过程如下： 1. 获取指定目录下所有文件名。 2. 遍历所有文件，判断是否为文件，如果是则进行下一步操作，否则跳过。 ...

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")

在这个代码中，我们首先加载了测试数据集 test_dataset 和测试数据加载器 test_loader。在每个 epoch 完成后，我们计算测试集上的平均损失值。我们使用 lstm_model.eval() 将模型设为评估模式，并利用 torch....

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： - 使用 ...

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。

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

这是一个神经元类的代码，其中包含了初始化函数和输出函数。在初始化函数中，神经元的初始状态为静息状态，没有任何兴奋。在输出函数中，输入了神经元的输入信号S和权重w，通过计算输出神经元的脉冲。如果神经元的膜...

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"] 这段代码的作用是什么

这段代码定义了一个类的方法set_values，该方法接受一个字典对象作为参数values。该方法的作用是根据传入的参数设置一些属性值，例如pth_path、hubert_path、index_path等。其中，pth_path属性的值是从...

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，...

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

根据你提供的完整代码，错误信息可能是在以下部分出现问题： python for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): ...请尝试进行这个修改并重新运行代码，看看是否能够解决错误。

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()

# 读取类别标签与索引的对应关系 try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) # 加载预训练的resnet152模型，并载入...

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

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...

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。

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Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解

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JDiskCat：跨平台开源磁盘目录工具

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