随笔分类 - python小技巧
摘要：问题描述：字符串前面加f 例子： k=1 print(f'string{k}') [Out] string1 作用：格式化 { }内的内容，{ }外的字符串常规输出，如要输出符号{ }，则需双层 {{ }} 将输出内容包括起来。
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摘要：去除含有nan值的行或列 1.获取索引，使用np.where() np.isnan()等获取包含特定内容的索引号 #获取a矩阵中含有nan的行列号索引nan_index=np.where(np.isnan(a)==True) 2.去除重复索引，获取索引唯一值。 #去除重复的行索引，得到行号索引唯一值
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摘要：#建立一个测试数组a a=np.array([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[2,8,9]]) #查询特定值 np.where(a==2) #查询nan值 np.where(np.isnan(a)==True)
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摘要：1）GetTransform()返回6个参数，分别为： (左上角x坐标[0]， 水平分辨率[1]，旋转参数[2]， 左上角y坐标[3]，旋转参数[4]，竖直分辨率[5]) 遥感影像如果没有发生旋转，即上北下南，则旋转参数[2]与旋转参数[4]均为0 返回的参数对应的是影像当前坐标系下的坐标值，比如W
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摘要：不同矩阵a,b对应位置元素运算 1）合并矩阵：merge=np.array([a,b]) 1）求平均np.mean(merge,axis=0) 2）求标准差np.std(merge,axis=0) 3）求差值，直接a-b 4）求分数，直接a/b 关于axis运算方向的问题，在看了网上的一些解析与实验
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摘要：#导入支持库 import sys #读取数组所占内存，单位为MB sys.getsizeof(array)/1024/1024
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摘要：获取数据类型位深,由于获取可能出现不同大小写的表述方法，而python数据格式为小写，所以使用lower()统一成小写 DataType=gdal.GetDataTypeName(dataset.GetRasterBand(1).DataType).lower()
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摘要：1）栅格数读取 from osgeo import gdal import numpy as np #打开栅格数据集，只读 dataset=gdal.Open("E:/DATA/Image.TIF",gdal.GA_ReadOnly) #读取图像信息 #数据格式 print("Driver: {}/
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摘要：1）批量处理中，使用os获取批量文件名称 如文件夹E:DATA下有此6个文件夹 import os #根目录路径 rt_file_path="E:/DATA" #获取根目录路径下文件/文件夹名称 rt_file_list=os.listdir(rt_file_path) Out： ['2001',
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摘要：使用gdal写入栅格之后，应使用 out_dataset=None 来关闭数据集（这也是官方帮助文档使用的方法） 如果使用 out_dataset.FlushCache( ) 可能会存在问题
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摘要：问题起因：gdal GetProjection()返回空值 原因：GDAL找不到proj库 解决方法：设置环境变量
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摘要：1）下载程序包 2）解压之后，使用控制台进入程序所在目录 输入python setup.py install 如果使用Anaconda，则使用Anaconda的控制台输出命令
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摘要：用pandas读取,读取之后为DataFrame格式 import pandas as pd traindata=pd.read_csv("traindata.csv")
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摘要：1)range(start,stop,step) #start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;#stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5#step：
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摘要：a=多维单列数组，变为一维向量： a=a.squeeze()
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