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- Python卫星数据处理教程：rasterio库使用详解
- 使用Python的rasterio库处理卫星数据的关键方法包括：1.安装与基础读取，通过pip或conda安装后，使用open函数读取GeoTIFF文件并获取元数据和波段信息；2.显示与分析图像数据，结合matplotlib进行单波段和RGB多波段图像可视化，并进行归一化和对比度拉伸处理；3.裁剪与重投影，利用Window对象裁剪感兴趣区域，通过calculate_default_transform和reproject实现坐标系转换；4.保存处理结果，更新profile参数后将裁剪或重投影后的数据写入新的
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python 数据处理 rasterio 卫星数据 GeoTIFF 276浏览 收藏
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- PyCharm入门指南与基础操作详解
- 在PyCharm中开始编程需要以下步骤：1.打开PyCharm，选择"CreateNewProject"，选择"PurePython"并创建项目。2.右键项目文件夹，选择"New"->"PythonFile"，创建并命名文件如"hello_world.py"。3.在文件中编写并运行"Hello,World!"程序。PyCharm提供了代码自动完成、调试和版本控制等功能，帮助初学者高效编程。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 276浏览 收藏
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- Python图像检测金属缺陷技术解析
- 图像金属表面缺陷检测需分步骤构建系统。首先图像采集和预处理，包括灰度化、降噪、对比度增强；其次特征提取，可用GLCM、Sobel等传统方法或CNN等深度学习方法；接着缺陷分割或分类，传统方法如阈值分割、SVM，深度学习如U-Net、ResNet；然后后处理优化结果；最后通过精度、召回率等指标评估性能。选择特征提取方法需考虑缺陷类型、图像质量、计算资源，深度学习效果更好但需求更高。解决数据不足可采用数据增强、迁移学习、合成数据。提高鲁棒性需应对光照、材质、缺陷形状大小变化。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 深度学习 图像处理 特征提取 金属缺陷检测 276浏览 收藏
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- NumPy快速计算点到多点距离技巧
- 本文介绍如何使用NumPy向量化计算多个点到多个参考点的距离，避免使用循环，提高计算效率。通过巧妙地利用NumPy的广播机制，我们可以用简洁的代码实现高效的距离计算，并探讨了大规模数据处理时scipy.spatial.KDTree的应用。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
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- Pythonturtle是什么？绘图原理全解析
- Turtle模块是Python中用于绘图的工具，通过模拟乌龟在屏幕上移动和绘图来实现。1）创建turtle对象并使用forward()和right()方法可以绘制简单图形，如正方形。2）通过orbit()函数可以模拟复杂的物理现象，如行星轨道。3）使用时需注意性能和代码可维护性问题。4）最佳实践包括简化代码、使用颜色和样式、增加互动性。Turtle模块适合初学者和图形编程爱好者，提供了一个探索计算机图形学的平台。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
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- Python操作BigQuery：pandas-gbq入门指南
- 最常用且方便的Python库是google-cloud-bigquery，而pandas-gbq则更适合依赖pandasDataFrames的工作流；2.pandas-gbq是google-cloud-bigquery的高层封装，支持将SQL查询结果直接读入DataFrame或将DataFrame写入BigQuery表；3.安装需执行pipinstallpandaspandas-gbqgoogle-auth-oauthlibdb-dtypes；4.读取数据使用pd.read_gbq()并传入SQL查询语句
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python BigQuery pandas-gbq google-cloud-bigquery 认证与权限 276浏览 收藏
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- Python轻松处理BMP图像技巧分享
- Python处理BMP图像首选Pillow库，1.因其是PIL的活跃分支，全面支持Python3并持续更新；2.API设计直观易用，如Image.open()、img.convert()等方法便于快速开发；3.功能全面，支持多种图像格式及常见处理操作如裁剪、缩放、颜色转换等；4.性能优化良好，尤其结合NumPy可高效处理大规模像素数据；5.对BMP格式支持完善，可轻松实现读取、修改、保存等全流程操作。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
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- Python类继承与面向对象进阶教程
- 类继承是构建可维护和可扩展代码的关键，因为它支持代码复用、多态性和清晰的层次结构。1.它通过“是-A”关系减少冗余代码，使系统结构更清晰；2.共享父类方法并允许子类覆盖或扩展行为，提升可维护性；3.新增功能只需继承并添加差异部分，实现高效扩展。多重继承应谨慎使用，因其可能引发菱形继承问题，尽管Python通过MRO机制解决，但会增加复杂度。替代方案是使用组合降低耦合。高级技巧包括：1.使用抽象基类（ABC）定义接口并强制子类实现特定方法；2.利用混入（Mixins）添加通用功能而非建立复杂继承链；3.倡导
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
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- 提升代码可读性：清晰编码实践指南
- 代码可读性是衡量代码质量的关键指标，但其感知具有主观性。本文将探讨如何通过将复杂的单行代码分解为多步、添加清晰的注释、封装核心逻辑为函数，以及遵循行业最佳实践（如Python的PEP8规范）来显著提升代码的可理解性和可维护性。旨在帮助开发者编写出不仅功能完善，而且易于他人理解和协作的高质量代码。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 276浏览 收藏
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- Python特征工程与选择技巧全解析
- 特征工程的关键步骤和特征选择方法包括：缺失值处理、类别编码、标准化/归一化、多项式特征生成；特征选择方法有方差选择法、相关系数法、基于模型的特征选择、递归特征消除。在Python中，缺失值处理可用SimpleImputer或pandas.fillna()，类别编码使用OneHotEncoder或LabelEncoder，标准化/归一化借助StandardScaler和MinMaxScaler，多项式特征通过PolynomialFeatures生成。特征选择方面，方差选择法（VarianceThreshol
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 276浏览 收藏
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- Python处理JSON文件详解
- 用Python处理JSON文件可通过json模块实现，常见用途包括读取、写入和处理字符串形式的JSON数据。1.读取JSON文件使用json.load()函数，需确保文件存在且格式正确，布尔值会自动转换；2.写入JSON文件可用json.dump()或json.dumps()，构造字典后写入文件，indent参数可美化格式；3.处理字符串形式的JSON数据使用json.loads()和json.dumps()，适合网络请求或日志系统场景；4.注意事项包括路径确认、格式严格要求（如双引号、无尾逗号）、数据类
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 276浏览 收藏
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- Python数据科学入门：Pandas与NumPy教程
- Python数据科学分析的核心是掌握NumPy和Pandas。NumPy提供高效的N维数组和向量化计算，奠定性能基础；Pandas在此之上构建DataFrame和Series，实现数据清洗、转换、分析的高效操作。两者协同工作，NumPy负责底层数值计算，Pandas提供高层数据结构与操作，广泛应用于数据预处理、聚合、筛选等任务。实际应用中需注意数据类型、广播规则、性能优化及内存管理，避免apply()等低效操作，理解SettingWithCopyWarning等机制。通过结合二者优势，可高效完成从基础处理
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 数据科学 Numpy Pandas dataframe 向量化计算 276浏览 收藏
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- Matplotlib如何修改单个数据点颜色
- 本文介绍了如何使用Matplotlib在散点图中突出显示特定数据点，即改变单个数据点的颜色。通过将数据点分为两组分别绘制，可以轻松实现对特定点的颜色定制，从而在视觉上强调该点，提升数据可视化效果。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 276浏览 收藏
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