2020-01-20

最新推荐文章于 2025-02-10 20:29:32 发布
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I can’t guarantee that tomorrow will be better, because the future is long and the world is unpredictable. It’s better to cherish the present, do what you want to do, meet the people you want to see, eat the food you like, take the first step bravely, don’t be afraid of losses, don’t be too passive, and hope that we can all survive every day safely, healthily and happily. "

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标题“APToolV7200(2020-05-20)”指的是一个特定版本的芯邦（ChipBank）U盘量产工具，该工具的版本号为V7200，发布日期为2020年5月20日。这个工具主要的功能是对U盘进行修复和优化，特别是针对U盘的扩容问题。扩容...
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获取今天日期，年月日格式2020-01-01
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获取今天日期，年月日格式 getMonthDate() { var date = new Date(); //Wed Jul 15 2020 09:58:54 GMT+0800 (中国标准时间) var year = date.getFullYear() + ""; //2020 var month = (date.getMonth() + 1) + ""; //7 if(month.length<2){
JS - 2020-01-01T00:00:00.000000Z 日期格式转换
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02-12 1724
function rTime(date) { var json_date = new Date(date).toJSON(); return new Date(new Date(json_date) + 8 * 3600 * 1000).toISOString().replace(/T/g, ' ').replace(/\.[\d]{3}Z/, '') } let date = rTime('2020-06-27T14:20:27.000000Z'); console.log(date).
python提取日期的年_python 日期的处理3：提取年月，2020-01-01转换为2020-01
weixin_29229261的博客
12-29 3997
假设数据如下：tmp是我们的数据框，user_date是日期变量。 问题说明：通常我们在做数据处理时，日期中含有年月日，我们想按月份来看各个指标的表现。在用date格式的属性year和month组合时，会发现，咦，好家伙！ “2020-01-01”提取年月给我整成“2020-1”了，虽然对分析没什么影响，但是很丑啊， 特别在绘图时，整整齐齐的7位数不好吗？那如何将其转换成2020-01呢？impo...
时间格式2020-01-01T01:01:01.000 0000通过后端解决-java
qq_41939316的博客
09-07 2237
** 解决数据库查询时间格式变成2020-01-01T01:01:01.000 0000 ** // 加在有date修饰属性的实体类里面就完美的解决了 @JsonFormat(shape=JsonFormat.Shape.STRING,pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss",timezone="GMT+8")
2020-01-01T00:00:00.000000Z 日期格式转换
zh624040645的博客
02-14 1050
只需要在model里加入以下代码即可，它会自行转换。 protected function serializeDate(\DateTimeInterface $date) { return $date->format($this->dateFormat ?: 'Y-m-d H:i:s'); }
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2020-04-09
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每日书单 每日书单 1/ There is only one time in a person’s life when he can make a difference. That is the moment. 2/Can coral be kept away from the erosion of stormy waves? It’s nothing more than to bury thei...
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本人camera hal小白，无从下手有没有camera hal 的大佬可以指点一下或者提供一点资料，在此谢了
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
> names(df) [1] "...1" "STATION" "NAME" "LATITUDE" "LONGITUDE" "ELEVATION" "statement" "2020-01-01" "2020-01-02" [10] "2020-01-03" "2020-01-04" "2020-01-05" "2020-01-06" "2020-01-07" "2020-01-08" "2020-01-09" "2020-01-10" "2020-01-11" [19] "2020-01-12" "2020-01-13" "2020-01-14" "2020-01-15" "2020-01-16" "2020-01-17" "2020-01-18" "2020-01-19" "2020-01-20" [28] "2020-01-21" "2020-01-22" "2020-01-23" "2020-01-24" "2020-01-25" "2020-01-26" "2020-01-27" "2020-01-28" "2020-01-29" [37] "2020-01-30" "2020-01-31"，这个是表格的列名
10-29
感谢你提供的列名信息，我们可以看到： - `"...1"`：可能是 Excel 中第一列无标题的自动命名（比如行号或空列），可以忽略。 - `"STATION"`：站点编号 - `"NAME"`：站点名称 - `"LATITUDE"`：纬度 - `"LONGITUDE"`：经度 - `"ELEVATION"`：海拔 - `"statement"`：可能是一个状态或注释字段 - 后续从 `"2020-01-01"` 到 `"2020-01-31"` 是每日风速数据（共31天） --- ### ✅ 目标更新： 你要做的是：**根据给定的 SHP 范围裁剪站点，保留落在该地理范围内的所有站点及其完整的逐日风速数据。** 下面是适配你实际列名的完整 R 语言代码，并处理好坐标、投影和数据结构问题。 ```r # 加载所需包 library(sf) library(readxl) library(dplyr) # ------------------- 参数设置 ------------------- excel_file <- "your_wind_station_data.xlsx" # 替换为你的实际文件路径 sheet_name <- "Sheet1" # 替换为你的工作表名 shp_file <- "your_boundary.shp" # 替换为你的SHP文件路径 # ------------------- 步骤1: 读取Excel数据 ------------------- df <- read_excel(excel_file, sheet = sheet_name) # 查看列名确认 names(df) <- make.names(names(df)) # 确保列名是合法的（防止空格等问题） cat("原始列名:\n"); print(names(df)) # ------------------- 步骤2: 提取空间信息并创建sf对象 ------------------- # 使用 LATITUDE 和 LONGITUDE 创建空间点（注意：顺序是 LON, LAT） stations_sf <- st_as_sf(df, coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE"), # 经度在前，纬度在后 crs = 4326, # WGS84 地理坐标系 dim = "XY") # ------------------- 步骤3: 读取SHP边界并确保其CRS ------------------- boundary <- st_read(shp_file) # 如果boundary不是投影坐标系（如EPSG:32649），则需要检查并转换 # 假设你知道目标投影是 UTM Zone 49N (EPSG:32649)，我们统一到这个坐标系进行空间操作 if (is.na(st_crs(boundary))) { stop("SHP文件没有坐标系信息，请先定义正确的CRS！") } # 将站点数据重投影到与SHP相同的坐标系下进行空间判断 stations_projected <- st_transform(stations_sf, crs = st_crs(boundary)) # ------------------- 步骤4: 空间裁剪 —— 找出在SHP范围内的站点 ------------------- # 使用 st_intersects 或 st_within 进行空间子集提取 # 这里使用 [s,t] 语法：返回落在任意多边形内的站点 stations_clipped <- stations_projected[boundary, , op = st_intersects] # 若你想更严格地要求“完全包含”，可用 st_within，但通常 st_intersects 更通用 # ------------------- 步骤5: 转回原始经纬度并提取属性表格 ------------------- # 将结果转回WGS84以便保留原始经纬度格式输出 stations_wgs84 <- st_transform(stations_clipped, crs = 4326) # 去掉geometry列，恢复为普通data.frame，同时保留原始所有列（包括每日数据） result_df <- st_drop_geometry(stations_wgs84) # 可选：重新排序列，把时间序列放在后面 date_cols <- grep("^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", names(result_df), value = TRUE) non_date_cols <- setdiff(names(result_df), date_cols) final_df <- select(result_df, c(non_date_cols, date_cols)) # 按逻辑排序 # ------------------- 步骤6: 导出结果 ------------------- write.csv(final_df, "clipped_stations_202001.csv", row.names = FALSE, na = "") cat("共保留了", nrow(final_df), "个站点在SHP范围内。\n") ``` --- ### ✅ 关键说明： | 功能 | 说明 | |------|------| | `coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE")` | 必须是 **经度在前，纬度在后**，否则位置错误！ | | `crs = 4326` | 表示输入的经纬度使用 WGS84 坐标系 | | `st_transform(...)` | 将点从地理坐标（度）转为投影坐标（米），确保与 SHP 在同一空间参考下比较 | | `st_intersects` | 判断点是否与多边形相交（即落在内部），适用于大多数情况 | | `st_drop_geometry()` | 移除空间结构，得到纯数据框用于导出 | > 💡 输出的 CSV 文件将包含原始所有列，包括 `STATION`, `NAME`, `LATITUDE`, `LONGITUDE`, `ELEVATION`, `statement` 和所有日期列（如 `2020-01-01` 等），仅保留位于 SHP 范围内的站点。 --- ### ✅ 示例输出片段（final_df 头几行）： ``` ...1 STATION NAME LATITUDE LONGITUDE ELEVATION statement 2020-01-01 2020-01-02 ... 1 1 101 Beijing 39.90 116.4 50.0 good 3.2 4.1 2 2 102 Tianjin 39.08 117.2 10.0 good 5.0 3.8 ... ``` --- ###
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