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RSS订阅原创 如何用leaflet做一个windy.com一样气象可视化页面
数据是在全球按照一定的度数划分的数据网格，有1度的、0.5度和0.25度，数据更新的时间是每6小时，时间是以格里尼治时间为标准。北京时间+8，我们一般选0.25 degree的，。到这一步就好办了，已经把每个网格代表的数据和经纬度解析出来了，再用canvas 和js库去解析成图像就大功告成了，如果想做成动态获取的，可以用python定时去爬气象数据，把未来几十小时的数据都下载下载，选择哪一天的预测数据，然后右边是几点的，一天提供四次预测数据，选择你想要的气象数据，
2024-12-03 09:18:22
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原创 python爬取西安天气预警信息放到数据库
response.raise_for_status() # 如果响应状态码不是200，则抛出HTTPError异常。password = "***" # 注意：在生产环境中不要硬编码密码。password = "***" # 注意：在生产环境中不要硬编码密码。print("数据插入成功", conn)print("数据插入成功", conn)print("数据插入成功", conn)# 插入数据到 yat.warn_info 表。print("没有数据")print("删除成功")
2024-12-03 08:07:14
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原创 美国气象局gfs文件转成栅格地图气象数据，以便渲染到地图上
'la1': sub_data.latitude.max().item(), # 注意这里取最大值，因为la1是北边界。print(f"变量数据形状: {high_cloud_layer_data.shape}")print(f"变量属性: {high_cloud_layer_data.attrs}")print(f"lcc变量信息: {high_cloud_layer_data}")print(f"子区域数据形状: {sub_data.shape}")print(f"处理文件时出现错误: {e}")
2024-11-28 08:17:28
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原创 计算两组数据有没有线性关系，并根据一组数据预测另一组数据
model.fit(x.reshape(-1, 1), y[:x_length]) # 注意：X需要是二维数组，所以我们使用reshape来转换它。# 由于我们是根据y来“拟合”x，所以实际上我们是在交换x和y的位置来拟合模型，但这并不符合线性回归的标准用法。# # 由于我们是通过Y来预测X，这实际上是一个反向操作，但我们仍然可以尝试通过解方程来找到X_new。y_train = y[:x_length] # 取y的前x_length个值作为训练数据。a = model.coef_[0] # 斜率。
2024-11-28 08:16:03
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原创 把txt文件内容经过处理输出为excel
按照fengsu分组并计算新的load值，同时保留factory_code和factory_name。result_df.to_excel('xxx整合数据.xlsx', index=False)# 读取_1_6109_F112_33.txt文件。# 读取_1_6109_F111_33.txt文件。# 合并两个DataFrame。# 保存为Excel文件。
2024-11-27 12:00:36
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原创 css 画半圆弧线，加圆圈定位
这行代码设置了元素的边框圆角。这里，左上角的半径是0（无圆角），右上角的半径是100%（完全圆角），右下角的半径也是100%（完全圆角），而左下角的半径是0（无圆角）。综合这些样式，元素将呈现为一个特殊的形状，其右侧和底部有完整的边框，左侧无边框，且右上角和右下角为完全的圆角，形成了一个类似“C”形状的视觉效果。这行代码设置元素的宽度为其父容器宽度的100%，意味着元素会尽可能地占据其父容器的全部宽度。这行代码设置元素的高度为其父容器高度的100%，意味着元素会尽可能地占据其父容器的全部高度。
2024-03-06 10:33:55
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空空如也
空空如也
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