matlab mapping toolbox

时间: 2023-04-27 15:03:30 浏览: 235
Matlab Mapping Toolbox是一个用于地理空间数据分析和可视化的工具箱。它提供了各种函数和工具,可以处理和分析地理空间数据,如地图、卫星图像、气象数据等。使用Mapping Toolbox,用户可以创建地图、绘制轨迹、计算距离和面积等。它还支持多种地图投影和坐标系,可以将不同的地图数据集集成在一起。Mapping Toolbox是Matlab的一个附加工具箱,需要单独购买和安装。
相关问题

matlab 安装 mapping toolbox

在安装matlab前,需要确认自己的matlab版本和操作系统是否支持mapping toolbox,推荐使用最新的稳定版本。 1. 在matlab界面上方的"Add-Ons"选项中选择"Get Add-Ons",进入add-ons manager。 2. 在add-ons manager页面内,右上角搜索框内输入"mapping toolbox",搜索完毕后点击"Install"进入安装页面。 3. 阅读mapping toolbox的安装要求和相应条款,并确认可行后点击"Install"。 4. 安装完成后会弹出安装成功提示,此时点击"Close"即可。 如果由于各种原因无法在线安装mapping toolbox,也可以从MathWorks官网上手动下载安装文件,然后进行本地安装。但是,建议还是使用在线安装方式,这样可以保证最新版本,并且在安装过程中还会自动安装mapping toolbox的依赖项,避免出现不必要的错误或者卡顿。

mapping toolbox 如何下载 2019matlab

要下载2019年的Matlab Mapping Toolbox,首先需要确保已经购买了Matlab软件,并且拥有合法的许可证。然后可以按照以下步骤进行下载: 1. 打开MathWorks官方网站,登录自己的MathWorks账号。 2. 进入产品下载页面,找到Matlab R2019版本的下载链接。 3. 在下载页面中,选择需要下载的操作系统,比如Windows、Mac或者Linux。然后选择Mapping Toolbox作为需要下载的特定工具箱。 4. 点击下载按钮,等待下载完成。 5. 下载完成后,打开下载好的安装包,按照提供的安装向导进行安装。在安装过程中,可能会需要输入已购买的许可证信息。 6. 安装完成后,可以在Matlab的工具箱中找到Mapping Toolbox,并开始使用它进行地图数据的可视化、分析和处理。 需要注意的是,下载和安装Matlab的过程可能会因个人计算机的配置和网络环境的不同而有所差异,建议在下载和安装过程中遵循官方指引和提示,以确保下载和安装的顺利进行。 总之,要下载2019年的Matlab Mapping Toolbox,需要首先购买Matlab软件并拥有合法许可证,然后登录MathWorks官方网站进行下载和安装。

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%Matlab程序读取sst数据: close all clear all oid='sst.mnmean.nc' sst=double(ncread(oid,'sst')); nlat=double(ncread(oid,'lat')); nlon=double(ncread(oid,'lon')); mv=ncreadatt(oid,'/sst','missing_value'); sst(find(sst==mv))=NaN; [Nlt,Nlg]=meshgrid(nlat,nlon); %Plot the SST data without using the MATLAB Mapping Toolbox figure pcolor(Nlg,Nlt,sst(:,:,1));shading interp; load coast;hold on;plot(long,lat);plot(long+360,lat);hold off colorbar %Plot the SST data using the MATLAB Mapping Toolbox figure axesm('eqdcylin','maplatlimit',[-80 80],'maplonlimit',[0 360]); % Create a cylindrical equidistant map pcolorm(Nlt,Nlg,sst(:,:,1)) % pseudocolor plot "stretched" to the grid load coast % add continental outlines plotm(lat,long) colorbar % sst数据格式 % Variables: % lat % Size: 89x1 % Dimensions: lat % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_north' % long_name = 'Latitude' % actual_range = [88 -88] % standard_name = 'latitude_north' % axis = 'y' % coordinate_defines = 'center' % % lon % Size: 180x1 % Dimensions: lon % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_east' % long_name = 'Longitude' % actual_range = [0 358] % standard_name = 'longitude_east' % axis = 'x' % coordinate_defines = 'center' % % time % Size: 1787x1 % Dimensions: time % Datatype: double % Attributes: % units = 'days since 1800-1-1 00:00:00' % long_name = 'Time' % actual_range = [19723 74083] % delta_t = '0000-01-00 00:00:00' % avg_period = '0000-01-00 00:00:00' % prev_avg_period = '0000-00-07 00:00:00' % standard_name = 'time' % axis = 't' % % time_bnds % Size: 2x1787 % Dimensions: nbnds,time % Datatype: double % Attributes: % long_name = 'Time Boundaries' % % sst % Size: 180x89x1787 % Dimensions: lon,lat,time % Datatype: int16 % Attributes: % long_name = 'Monthly Means of Sea Surface Temperature' % valid_range = [-5 40] % actual_range = [-1.8 36.08] % units = 'degC' % add_offset = 0 % scale_factor = 0.01 % missing_value = 32767 % precision = 2 % least_significant_digit = 1 % var_desc = 'Sea Surface Temperature' % dataset = 'NOAA Extended Reconstructed SST' % level_desc = 'Surface' % statistic = 'Mean' % parent_stat = 'Mean' 解释这个代码的意思,并将其转换为python代码

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