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[转载]ERROR 4: Unable to open EPSG support file gcs.csv 问题快速解决方案

2021-8-9 15:55

前提：这里我的环境是pycharm+anaconda3，利用anaconda3下载了GDAL库之后，在调用OSgeo读取矢量图层的时候会发现以上的错误。最终整理解决方案如下： 问题 ：缺少gata-data\gcs_csv 1、检查你自己GDAL包的路径 import os import stat gdal_data = os.environ print('is dir: ' + str(os.path.isdir(gda ...

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[转载]Numpy、GDAL、C++对应数据类型及描述

2021-4-25 20:17

Numpy格式转换示例：a=a.astype('uint16') 【参考】 https://xcosmic.blog.csdn.net/article/details/107182061 点滴分享，福泽你我！Addoil！

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[转载]统计numpy数组中每个值的个数

2021-3-29 11:32

import numpy as np from collections import Counter # 方法一 data = np.array( ) d = Counter(data) d_s = sorted(d.items(),key=lambda x:x ,reverse=True) print(f'这个值：{d_s }出现的次数最多，为{d_s }次') # 方法二 mask = np.unique(data) tmp = print(f'这个值：{max_v}出 ...

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[转载]Python numpy模块：transpose以及swapaxes函数（矩阵理解及性能）

2020-11-13 20:18

一、前言 众所周知，python的numpy模块在数据分析中占有重要的地位，因其所定义的 ndarray （n-dimensional array，多维数组）对象比之python基本类库所定义的 list 对象而言，具有更高的灵活性和更广的适用范围。更重要的是，由于numpy模块是用C语言编写的，因此计算机在处理 ndarray 对 ...

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Scipy randint 与 Numpy randint 的区别

2020-11-9 09:38

推荐两篇博客： https://blog.csdn.net/u011292816/article/details/97172242 https://blog.csdn.net/qq_28611929/article/details/89601654 点滴分享，福泽你我！Addoil！

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Python中@staticmethod、@classmethod、@property

2020-11-8 21:13

（1）@staticmethod staticmethod用于修饰类中的方法,使其可以在 不创建类实例的情况下调用方法 ， 这样做的好处是执行效率比较高 。（类比其实就是C++里面的静态方法）当然，也可以像一般的方法一样用实例调用该方法。 该方法一般被称为静态方法。静态方法 ...

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python特殊函数__len__(self)

2020-10-27 14:42

__len__ 如果一个类表现得像一个 list ，要获取有多少个元素，就得用 len() 函数。 要让 len() 函数工作正常，类必须提供一个特殊方法 __len__() ，它返回元素的个数。 例如，我们写一个 Students 类，把名字传进去： class Students(object): def __init__(self, *args): &nbs ...

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python __getitem__()方法理解

2020-10-27 14:30

如果在类中定义了__getitem__()方法，那么他的实例对象（假设为P）就可以这样P 取值。当实例对象做P 运算时，就会调用类中的__getitem__()方法。 # -*- coding:utf-8 -*- class DataTest: def __init__(self,id,address): self.id=id ...

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json.dump()与json_dumps()区别

2020-10-27 10:41

json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads()。 1.json.dumps将一个Python数据结构转换为JSON ： import json data = { 'name' : 'myname', 'age' : 100, } json_str = json.dumps(data) 2. ...

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