Python环境(3):环境及包管理Conda+pypi
承接Python环境(2):安装及配置,此处记录环境及包管理,同时汇总一下常用的环境及包管理命令以便速查,包及仓库的基础概念附在后面。
承接Python环境(2):安装及配置,此处记录环境及包管理,同时汇总一下常用的环境及包管理命令以便速查,包及仓库的基础概念附在后面。
承接Python环境(1):基础知识,接下来记录一下当前我Python环境的配置及Vscode、pycharm软件安装,至于为什么建议安装Conda看Python环境(3):环境及包管理
本系列笔记《Python环境》预计包含五块内容:1 基础知识; 2 环境配置; 3 环境及包管理; 4 环境迁移与共享; 5 环境debug。此处记录我认为的关于Python及环境的前置必要知识。
今天顺利开完了一月一次的组会,和往常一样到了接近晚饭饭点才结束。汇报的主体~建模部分的工作都是在这一周的时间里完成的,尤其是最后两天,晚上回到宿舍都会和室友不禁感慨组会前几天的效率为什么可以这么高,这么说来人的潜力真的很大啊,是嘛?
全文原封不动转载自公众号“学术海豹”,3实际上也可以是更多,听说最初好像是大组的老师提的。
ArcGIS是进行空间数据处理分析及制图的常用软件,功能强大。尽管esri截止10.7已停止对其的维护转向ArcGIS Pro,但平时用的还是以ArcGIS为主。在此罗列一下遇到的问题需求及可用的工具箱ArcToolbox模块以供查阅。
空间参考即地理/投影坐标系是地理研究、GIS数据处理及空间分析的基础。好早就学,但直到现在也还是好像懂但又不怎么懂的一个点。在此希望基于资料和自己当前的理解及实践,用尽可能短的篇幅小结一下:(1) 空间参考、地理/投影坐标系相关的概念;(2) 常用坐标系及选择依据;(3) 软件(ArcGIS/QGIS)及代码(Python/R)的坐标系(批)处理方式。
近期在进行统计广义回归建模及不断查阅请教的过程中温习、学习了一些统计相关的概念,也有了更多的理解,准备结合之前上课的笔记和看的一些书籍/博客陆续整理一下基础概念,以加深理解及便于复用。持续更新...
在建模前不论是机器学习还是统计模型(统计模型尤其)首先需要对变量有深入的了解,包括其数值类型、服从的分布等等,并针对不同数据可能的异常值进行不同的预处理,标准化?log变换?剔除?等,快速通过Python/R进行出图探索。
pandas将多个表格(series/dataframe)写入单个或多个excel文件,.to_excel()。
近期在学习广义线性混合效应模型,看了一篇文章,谷歌学术引用8k, Generalized Linear Mixed Models: A Practical Guide for Ecology and Evolution (Bolker, Benjamin M., et al. 2009)下载
初步小结一下图形保存本地的常用设置(可用于论文出图),通过参数设置可以输出非常高质量清晰的且长宽格式的图片或pdf文件,主要介绍png、svg及pdf格式,以A4纸的宽度21cm或一半10cm为例测试。对于具体图形、文字、线条等尺寸的大小控制及文件格式可见上篇。
爬虫类别笔记主要小结自己数据抓取的一些学习参考和经验,后续也考虑放一些自己数据抓取的案例。第一篇先记录一下自己的学习路径和一点体会。
基于Python完成,(批量)用点矢量来提取栅格数据中的值。数据少也可使用Arcgis中的Extract Values to Points及multi。
下载了天尺度1km格网的中国区域的温度数据,nc文件格式,需要先裁剪并输出为tif以便后续的提取工作,在Python里折腾老半天不得劲,最后用R语言完成。