linux 正则表达式

常见的特殊字符

^     指向一行的开头

$  指向一行的结尾

.   任意 单个字符

[]  放括号内包含一个字符范围,其中任何一个字符都可以被匹配,例如字符范围a~e,或在字符范围前面加上^符号表示使用反向字符范围,既不匹配指定范围内的字符

 

在放括号([])中还可以使用一些有用的特殊匹配模式,如下

[:alnum:]  字母和数字字符

[:alpha:]   字母

[:ascii:]  ASCII字符

[:blank:]  空格或制表符

[:cntrl:]  ASCII控制字符

[:digit:]  数字

[:graph:]  非控制、非空格字符

[:lower:]  小写字母

[:print:]  可打印字符

[:punct:]  标点符号字符

[:space:]  空白字符、包括垂直制表符

[:upper:]  大写字母

[:xdigit:]  十六进制数字

转载于:https://www.cnblogs.com/ShowJoy/p/3793194.html

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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