swift 2.0 字符串操作...


//: [Previous](@previous)

import Foundation
import UIKit
/*
    String 结构体,效率比对象高,一般推荐使用String
    NSString 继承NSObject
*/
var str:String = "你好世界"

//支持遍历
for c in str.characters {
    print(c);
}

// 字符串的拼接
let name:String? = "老王"
let age = 80
let title = "小菜"

//可选类型无法参与 肯定有值 print , 必须要指定, 方法1: 写感叹号 方法2: ?? "" 指定空得时候的内容,?? 左右都需要空格, 真坑
print(name ?? "" + String(age) + title)
// \(变量名) 就会自动转换拼接
// 如果是可选项的转换 , 会带上 'Optional', 提示开发人员,值是可选的
// 拼接字符串有小陷阱,可选类型会打印 Optional
print("\(name)\(age)\(title)")

// 真的需要格式怎么办

let hour = 9
let minute = 5
let second = 8

let timeStr = "\(hour):\(minute):\(second)"

// 注意: 参数是以数组的形式输入 []
let timeStr1 = String(format: "%02d:%02d:%02d", arguments: [hour,minute,second])

// 在Swift语法变迁中,'Range'的变化非常大, 如果碰到 Range, 最好把String改成 NSString

//str.substringWithRange(<#T##aRange: Range<Index>##Range<Index>#>)
var s="我是谁啊"
(s as NSString).substringWithRange(NSMakeRange(2, 2)) // (startIndex, len)

// 网上推荐使用Swift的str.substringWithRange(<#T##aRange: Range<Index>##Range<Index>#>)

let index = s.startIndex.advancedBy(2) // 输入的变量是角标, --->谁
let index2 = s.endIndex.advancedBy(-1) // 从后往前数 -1 -2 -3 --->啊
var range = Range<String.Index>(start: index,end: index2) --->'谁'___'啊',包含头,不包含尾
var s1:String=s.substringFromIndex(index) //从角标开始到末尾
var s2:String=s.substringToIndex(index2) // 从0到角标 , 不包含角标
var s3=s.substringWithRange(range) //包含起始, 不包含尾
print(s1)//谁啊
print(s2)//我是谁
print(s3)//谁

//let range = Range<String.Index>(start:str., end: advance())
//str.substringWithRange(range);



//: [Next](@next)


本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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