一些有关数据的小技巧

常见聚类算法及使用--层次聚类(Agglomerative clustering) 层次聚类顾名思义就是按照某个层次对样本集进行聚类操作,这里的层次实际上指的就是某种距离定义。层次聚类最终的目的是消减类别的数量,所以在行为上类似于树状图由叶节点逐步向根节点靠近的过程,这种行为过程又被称为“自底向上”。更通俗的,层次聚类是将初始化的多个类簇看做树节点,每一步迭代,都是将两两相近的类簇合并成一个新的大类簇,如此反复,直至最终只剩一个类簇(根节点)。 阅读详情

1. 随机抽样

import pandas as pd
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
# n: 抽取的行数。
# frac: 抽取的比列。
# replace抽样后的数据是否代替原DataFrame()

2. 不同dataframe中的数据,根据日期合并

在这里插入代码片

3. 方块看特征距离
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_agglomerative_clustering_metrics.html#sphx-glr-auto-examples-cluster-plot-agglomerative-clustering-metrics-py

ArcMAP栅格数据裁剪小技巧 ** ArcMAP栅格数据裁剪小技巧 ** 我们以裁剪DEM为例来介绍一下栅格数据裁剪小技巧。 首先打开ArcMAP,加载DEM数据: 显示没效果可以选择拉伸一下: 也可以换成彩色的色带: 加载裁剪用的矢量数据进来: 点击工具箱中的按掩膜提取: 输入需要裁剪的DEM和裁剪用的矢量范围,输出文件可加后缀,比如.tif,这样就能保住输出的文件是TIF格式: 输出完成的数据是没有金字塔的... 阅读详情

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小白狐狸
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