Python排序库 profq_sorting-1.0.1 功能介绍及安装教程

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0 下载量 89 浏览量 更新于2024-11-24 收藏 10KB GZ 举报
资源摘要信息:"Python库 | profq_sorting-1.0.1.tar.gz" 该资源属于Python开发领域的库文件,全名为profq_sorting-1.0.1.tar.gz。此库文件是一个经过官方渠道发布的Python模块,其版本号为1.0.1。它代表了一个特定的Python库,其功能可能与数据排序或者数据处理有关,因为"sort"通常与数据排序操作相关。在这个上下文中,“profq”可能指的是这个库的特定功能或者其背后的设计理念。 根据描述信息,资源来源为官方,这表明开发者或维护者可能有提供官方文档和说明,以帮助用户进行库的安装和使用。而具体的安装方法则可以通过提供的链接访问,这通常包含了详细的安装步骤,依赖关系的说明,以及可能遇到的常见问题解答。 标签信息为"python 开发语言 Python库",这表明这个库是专门为Python语言设计的,用户需要有Python环境来运行和使用这个库。在Python社区中,“库”通常被称为“module”或“package”,是Python编程中可复用的代码集合,能够提供特定功能,方便开发者在项目中调用。 文件名称列表中只提到了一个文件:profq_sorting-1.0.1,这表明当前提供的压缩包中可能只包含一个版本的库文件,而没有其它版本或附带文件。在实际使用中,开发者可能需要先解压这个.tar.gz文件,然后根据安装文档在本地Python环境中安装这个库。 在Python中使用第三方库是一个常见的做法,它可以极大地简化开发过程,例如通过使用现成的库来处理数据排序、文件操作、网络通信等任务。用户可以通过pip(Python的包安装工具)来安装和管理这些库,或者根据库的文档说明手动安装。 对于“profq_sorting-1.0.1.tar.gz”这个库,由于文件名中包含“sort”,我们可以合理推测它可能提供了一种优化的排序算法实现,或者针对特定应用场景的排序优化工具。这类库对于需要高效处理大量数据的应用程序特别有用,比如数据分析、科学计算、机器学习等领域。 综上所述,开发者可以期待profq_sorting-1.0.1.tar.gz库提供高效的排序功能,但具体的库功能和API(应用程序编程接口)的细节需要通过官方提供的安装链接来进一步了解和获取。使用这个库的开发者应当确保自己的开发环境满足库的运行依赖,比如Python版本兼容性,以及可能存在的其他依赖库或组件。在安装过程中,根据官方指南操作可以最大限度地减少安装错误和兼容性问题。

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=40) print(result)这段代码怎么改可以没有以下错误in method 'BandRasterIONumPy', argument 3 of type 'double'

2023-06-06 上传