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Comment charger une table de données en tant que "couche vectorielle" à l'aide de PyQGIS ?


Cela peut être un problème simple, mais comment charger un simple CSV à deux colonnes sans données géométriques associées ?

J'ai essayé quelques fois via les types QgsVectorlayer [texte délimité, spatialite] - mais aucun ne semble fonctionner.

par example:

theMinistryOf = ':… sillyWalks.csv' uri = QgsDataSourceURI() uri.setDatabase(theMinistryOf) uri.setDataSource(",",") notQuiteSillyEnough = QgsVectorLayer(uri.uri(), 'skip_step_slide', 'spatialite')

ou alors:

uri = theMinistryOf+'?delimiter=%s' % (",") sillyWalks = QgsVectorLayer(uri, 'sillyWalks', "delimitedtext") QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(sillyWalks)

Ce besoin est facilement satisfait manuellement en sélectionnant load vectorlayer, mais par programmation ?

Une table de données CSV peut-elle être chargée via pyqgis sans géométrie ?


L'extrait suivant fonctionne pour moi :

uri = "file:///C:/testdata/somecsv.csv?delimiter=%s" % (";") lyr = QgsVectorLayer(uri, 'New CSV','delimitedtext') QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer (lyre)

Pour référence, si vous vouliez l'ajouter avec la géométrie :

uri = "file:///C:/testdata/somecsv.csv?delimiter=%s&crs=epsg:4326&xField=%s&yField=%s" % (";", "x", "y") lyr = QgsVectorLayer( uri, 'Nouveau CSV', 'delimitedtext') QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(lyr)

Plus important encore, assurez-vous que le délimiteur correct a été spécifié !


Wow. Bien plus simple que ce à quoi je m'attendais. Je n'aurais pas dû supposer que 'ogr' ne serait pas capable.

someTableLayer = QgsVectorLayer(ministryOf.csv, 'sillyWalks', 'ogr') QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(someTableLayer)

J'ai écrit un chargeur de démarrage qui a été porté entre un certain nombre de processeurs intégrés différents utilisés dans les produits de communication (MSP430, AVR32, DSP56300). Ce chargeur avait des exigences fonctionnelles assez limitées

  1. Initialisation matérielle.
  2. Validez l'image du code principal à l'aide d'une somme de contrôle ou d'une signature cryptographique.
  3. Transfert de contrôle à l'application principale si la validation réussit.
  4. Fournissez une interface de commande minimale sur un port série pour permettre la mise à jour du micrologiciel.
  5. Point de réentrée pour permettre à l'application principale de déclencher un nouveau chargement de firmware.

Ce transfert d'opération entre les deux programmes conservés en mémoire non volatile sur le même processeur signifiait que je devais prévoir une redirection des fonctions d'interruption entre les deux applications complètement distinctes. La table d'interruption pour le MSP430 est conservée en FLASH et ne peut donc pas être modifiée facilement. Il contient également le vecteur de réinitialisation qui doit toujours pointer vers le début du code du chargeur de démarrage, donc l'effacement et la réécriture de cette zone risquent de bloquer complètement l'unité.

La solution dans ce cas était d'avoir une routine de service d'interruption dans le chargeur de démarrage qui redirigeait via une table vectorielle située à un emplacement fixe dans l'espace mémoire de l'application. L'utilisation de cette méthode a ajouté une instruction de saut indirect à chaque gestionnaire d'interruption, ce qui a entraîné une charge processeur supplémentaire minimale pour chaque interruption traitée. Le chargeur de démarrage a été écrit pour ne pas utiliser d'interruptions en s'appuyant sur l'interrogation de l'état du port série pour toutes les communications. Si le chargeur de démarrage devait utiliser des interruptions, la table vectorielle peut être déplacée vers la RAM et initialisée par le chargeur de démarrage ou l'application selon les besoins. (Mon processeur n'avait pas assez de RAM pour permettre cela)

Il y avait une structure de données simple à un emplacement fixe dans le code d'application principal qui contenait des entrées pour chaque interruption/exception possible et l'adresse de début du code d'application (vous pouvez considérer cela comme le vecteur de réinitialisation du code d'application). Tant que l'application fournissait cette structure de données en flash et correctement remplie, elle pouvait être compilée et construite complètement séparément comme si c'était la seule application sur le processeur.

Un chargeur de démarrage n'est qu'un programme, il n'y a pas de magie là-dedans, comme pour tout autre programme s'il a besoin d'une table vectorielle, les programmeurs créent une table vectorielle. Certes, s'il doit s'exécuter à partir de la réinitialisation, il doit se conformer aux règles du matériel/processeur pour cela. Le processeur ni aucune autre logique n'a le moindre moyen de savoir que cette collection de bits, cette collection d'instructions est un chargeur de démarrage ou non. Il l'exécute simplement.

Je suppose que vous parlez des nombreuses saveurs/marques de microcontrôleurs qui ont des chargeurs de démarrage programmés en usine ?

Dans un mcu, il y a un cœur de processeur avec un bus mémoire. Les nombreux éléments de la puce, de la mémoire vive, de la mémoire flash, de la gpio, de la spi, de la minuterie, de l'uart, de l'adc, etc. vivent tous dans ce bus comme si vous aviez plus d'une maison dans une rue particulière. Chacun de ces éléments sur le bus processeur a des décodeurs d'adresse qui recherchent leur adresse sur le bus pour savoir quand prendre ou fournir des données/informations. Le flash de l'application et la rom du chargeur de démarrage ne sont pas différents, ni spéciaux. Aussi simple que cela soit dans le logiciel, il est aussi facile dans le matériel d'avoir une sorte de if-then-else qui permet à l'application flash de répondre au processeur aux adresses de la table vectorielle, ce drapeau qui pilote les cas then ou else peut être une broche d'entrée de la pièce. Attachez la goupille haute et appuyez sur la réinitialisation et la pièce démarre à partir d'une mémoire, attachez la broche basse à la réinitialisation et la pièce démarre à partir de l'autre. Il existe d'autres solutions qui ne sont peut-être pas pilotées par une broche d'entrée de la pièce mais par le logiciel du chargeur de démarrage.

Parfois, le cœur du processeur lui-même a un signal que le fournisseur de puces pilote comme il le souhaite, que dans le cœur du processeur, il fait un if-then else, peut-être que le cas alors est 0x00000000 où il recherche la table vectorielle, et le cas else 0xFFFF0000 .

En fin de compte, bien qu'un chargeur de démarrage ne soit qu'un autre programme, écrit par quelqu'un pour cette puce, pas différent du programme que vous écrivez pour la puce, à part le fait que s'il s'agit d'un chargeur de démarrage rom programmé en usine, le programmeur de ce chargeur de démarrage pourrait avoir des informations / documentations supplémentaires pour cette partie que nous n'avons pas. Mais être un bootloader n'est pas magique, c'est juste un programme, une collection d'instructions. notre application peut également être un chargeur de démarrage, avec plusieurs applications différentes possibles en fonction de ce que notre chargeur de démarrage trouve, leur chargeur de démarrage peut démarrer notre chargeur de démarrage qui choisit ensuite parmi plusieurs applications et exécute l'une d'entre elles. Le tout dans une seule pièce.


OpenLayers 3 Recharger Couche(s)

Je travaille sur un projet utilisant OL3 dans lequel je dois pouvoir recharger manuellement (en appuyant sur un bouton) ou automatiquement (en fonction du temps) les couches vectorielles SI elles ont été mises à jour depuis le dernier chargement à l'aide de GET conditionnels HTTP (304 en-têtes et autres) .

J'ai trouvé ce très vieux post (https://gis.stackexchange.com/questions/333/how-to-dynamically-refresh-reload-a-kml-layer-in-openlayers) pour les couches KML, mais il semble utiliser variables ne se trouvent plus dans OL3 et je ne suis pas sûr que cela permettrait de ne charger que les fichiers qui ont été modifiés depuis le dernier chargement. À première vue, il semble qu'un rechargement complet soit forcé, même si le fichier n'a pas été modifié.

Il ne semble pas y avoir quoi que ce soit dans l'API qui ressemble à une fonction de rechargement pour les objets de carte ou de couche dans OL3. Y a-t-il un moyen de faire cela?

Cependant, lorsque j'exécute ce code, j'obtiens l'erreur :

En vérifiant la référence de l'API pour OL3, il semble qu'aucune de ces fonctions n'existe. Le plus proche est setProperties() ou setAttributions(). Ni l'un ni l'autre ne fonctionne. Il semble également que tous les types de couches n'implémentent pas getSource().

Le refresh() recharge les tuiles, mais ne semble pas les demander au serveur. Il semble plutôt qu'ils soient chargés à partir d'un cache (mais pas du cache HTTP). Aucune demande n'est faite, pas de HTTP 304 ou quelque chose comme ça. J'essaierai une variante de l'approche KML et publierai bientôt les résultats.

Après avoir essayé BEAUCOUP de solutions différentes, je suis accidentellement tombé sur quelque chose qui fonctionnait pour les calques vectoriels. En appelant la fonction layer source.clear() puis en appelant Map.updateSize(), la couche est rechargée automatiquement à partir de son URL source. Une requête XHR GET est émise et si le fichier source a changé, il sera rechargé à partir du fichier. Si le fichier source n'a pas changé, un 304 sera émis et la source sera rechargée à partir du cache.

Vous trouverez ci-dessous une fonction qui devrait utiliser cette méthode pour recharger une couche donnée :

Cependant, il apparaît que lors des premiers essais (selon le navigateur) la requête est envoyée, un code 200 est renvoyé, mais la couche ne reflète aucun changement. Après quelques essais (et rechargement de la page plusieurs fois), cela fonctionne. Une fois qu'il commence à fonctionner pour une couche, il continue à fonctionner aussi souvent que le fichier source est modifié. Est-ce que quelqu'un a une idée de ce qui se passe?

En utilisant une adaptation de la réponse de Jonatas, j'obtiens de meilleurs résultats. De nouvelles fonctionnalités apparaissent instantanément lors d'un rechargement. Cependant, les anciennes entités ne sont pas supprimées de la carte et de nombreuses entités qui ont déplacé des emplacements sont affichées deux fois sur la carte. Ci-dessous mon code :

Notez que la var selectedLayer est définie ailleurs dans le code. Des idées pourquoi ces résultats très étranges se produisent?

J'ai remarqué que si je supprime tous les autres codes en plus de :

appelez une demande XHR GET est faite et les fonctionnalités ne disparaissent pas. Pourquoi l'effacement de la source ne supprime-t-il pas toutes les fonctionnalités ?

Après avoir découvert que ol.source.clear() ne supprimait pas réellement des fonctionnalités d'une source/couche de données donnée, je l'ai remplacé à l'aide du code suivant :

En affichant les caractéristiques dans la couche avant et après chaque étape, j'ai obtenu ceci :

Quelles sorties dans la console :

Après plusieurs tests avec les couches GeoJSON et KML, j'ai confirmé que cette méthode fonctionne.

Cependant, comme le chargeur fait sa demande de manière asynchrone, je me retrouve avec le problème de l'exécution du code après l'appel de la fonction du chargeur. De toute évidence, l'utilisation de setTimeout() est une façon horrible de le faire et n'a été implémentée qu'à des fins de test. Une fonction de rappel de succès/échec serait parfaite et en examinant la source de featureloader.js, il semble qu'elles soient proposées en tant que paramètres dans ol.featureloader.loadFeaturesXhr. Voir ci-dessous le bloc de code de featureloader.js :

J'ai essayé d'implémenter ces fonctions comme ceci lors de la création du chargeur :

mais aucune fonction n'est appelée. Aucune suggestion? J'ai l'impression qu'il me manque quelque chose de très simple ici.

En utilisant la solution fournie par @Jonatas Walker, je l'ai adaptée pour utiliser jQuery :

Après des tests approfondis avec les sources GeoJSON et KML, cela s'est avéré une méthode de rafraîchissement extrêmement fiable !


Comment pouvez-vous inclure des informations non présentes dans une image pour les réseaux de neurones ?

Je forme un CNN à identifier des objets dans des images (une étiquette par image). Cependant, j'ai des informations supplémentaires sur ces images qui ne peuvent pas être récupérées en regardant l'image elle-même. Plus en détail, je parle de l'emplacement physique de cet objet. Cette information s'est avérée importante lors de la classification de ces objets.

Cependant, je ne vois pas de bonne solution pour inclure ces informations dans un modèle de reconnaissance d'image, car le CNN classe l'objet en fonction des valeurs de pixels et non des données de caractéristiques ordonnées.

Une solution possible à laquelle je pensais était d'avoir un modèle ML simple supplémentaire sur les données tabulaires (y compris principalement les données de localisation), tel qu'un SVM, pour donner un certain poids supplémentaire à la sortie du CNN. Serait-ce une bonne stratégie ? Je n'arrive pas à trouver quoi que ce soit dans la littérature à ce sujet.

edit: Quelqu'un m'a demandé ce que je voulais dire par "emplacement". Avec l'emplacement, je voulais dire l'emplacement physique de l'endroit où l'image a été prise, dans le contexte d'un grand espace 2D. Je ne veux pas aller trop loin dans le domaine, mais il s'agit essentiellement d'un vecteur (x,y) sur une surface, et évidemment, ces métadonnées ne peuvent pas être extraites en examinant les valeurs des pixels.

edit2 : je souhaite proposer une autre méthode que j'ai trouvée utile, mais qui n'a été mentionnée dans aucune réponse. Au lieu d'utiliser le réseau de neurones pour prédire les classes, j'utilise le réseau de neurones pour produire des fonctionnalités.

J'ai supprimé la couche finale, ce qui a donné une sortie de forme 1024x1. Cela dépend évidemment de la conception de votre réseau. Ensuite, je peux utiliser ces fonctionnalités ensemble avec les métadonnées (dans mon cas, les données de localisation) dans un modèle supplémentaire pour faire des prédictions, comme un SVM ou un autre NN.


Modèle de probabilité de perte de charge pour les systèmes photovoltaïques autonomes en Europe

Le dimensionnement des systèmes photovoltaïques autonomes (SAPVS) nécessite la connaissance de leur fiabilité. En raison de l'influence primaire de l'irradiance solaire et des conditions météorologiques, les simulations sont le meilleur moyen de calculer une fiabilité précise pour un emplacement donné et des paramètres de dimensionnement fixes. Ces études ont été développées pendant plus de deux décennies, mais ont eu une applicabilité géographique étroite.

Dans cet article, nous effectuons une simulation complète (dans le temps et dans l'espace) d'un SAPVS standard en Europe en utilisant des données de rayonnement de 23 ans correspondant à près de 2300 points géographiques. À chaque point, l'angle d'inclinaison qui maximise l'énergie atteignant le générateur photovoltaïque en décembre est estimé et la relation entre les paramètres de dimensionnement et la fiabilité est calculée pour de larges plages de valeurs. Enfin, des perceptrons multicouches sont entraînés pour les deux calculs, permettant (après leur entraînement) des estimations simples et rapides des paramètres de dimensionnement de ce type de plantes pour n'importe quel endroit en Europe.

La procédure présentée dans cet article, bien que axée particulièrement sur l'Europe, peut être facilement étendue à presque toutes les autres régions du monde.

Points forts

► Nous avons calculé l'angle d'inclinaison optimal pour les panneaux photovoltaïques fixes pointant vers le sud en Europe. ► Nous avons obtenu les paramètres du modèle Egido-Lorenzo pour les systèmes photovoltaïques autonomes dans toute l'Europe. ► Nous avons entraîné des réseaux de neurones pour estimer ces paramètres en tout point. ► La méthode peut facilement être appliquée à n'importe quelle autre région du monde.


Catalogue de données

Les données fournies dans cette publication sont mises à disposition avec des coordonnées géographiques pour permettre l'intégration des données dans un Système d'Information Géographique (SIG). Les couches de données ainsi que les couches de fond de carte supplémentaires ont été compilées dans un fichier de projet ESRI&trade ArcView® (usSEABED_Pacific.apr) (fichier zip, 32 Mo), qui se trouve dans le Données répertoire de cette publication. Le fichier du projet sert à fournir des exemples de la façon dont les données peuvent être affichées dans un SIG . Il contient plusieurs vues démontrant les possibilités des différents fichiers de données. Une variété de couches de carte de base qui peuvent être utilisées pour accompagner ces données peuvent être trouvées sur le serveur de cartes de la côte pacifique du Pacifique des États-Unis du programme de géologie côtière et marine. Plusieurs ont été inclus ci-dessous et sont utilisés dans le fichier du projet. D'autres exemples de façons de visualiser ces données sont également inclus.

Pour ceux qui n'ont pas le logiciel ESRI&trade ou un navigateur de données SIG compatible disponible sur leur ordinateur, un visualiseur gratuit, ArcExplorer®, est disponible auprès d'ESRI. Veuillez noter que le logiciel ArcExplorer® est limité aux systèmes d'exploitation Microsoft Windows.

En cliquant sur le nom de la couche sous l'en-tête de colonne "Nom de la couche de données et description" dans le tableau ci-dessous, une nouvelle fenêtre s'ouvrira avec une représentation graphique de cette couche. Les métadonnées du Comité fédéral des données géographiques (FGDC) sont incluses avec les couches de données dans quatre formats dans le tableau ci-dessous : (HTML, FAQ , XML et texte).

Un fichier d'archive zip téléchargeable contenant les éléments qui composent le fichier de formes ArcView® pour chaque couche de données est également fourni. En plus du fichier de formes ArcView, les couches de données usSEABED sont disponibles dans un format texte ASCII comme moyen alternatif de visualiser et d'examiner les ensembles de données. Le premier enregistrement du fichier ASCII contient le nom des champs de données de ce fichier. Chaque fichier zip comprend :

  1. Fichier de formes ArcView® pour chaque couche (avec fichiers associés)
  2. Version texte délimitée par des virgules du fichier de données
  3. Métadonnées pour accompagner le fichier de données (quatre versions)
  4. Parcourir le graphique de la couche de données
  5. Un fichier README

Les fichiers zip ont été créés à l'aide de WinZip 9.0. Les utilisateurs peuvent obtenir une version gratuite du logiciel sur www.winzip.com.

Fichiers de données

PAC_SRC &mdash Un fichier texte délimité par des virgules contenant une liste de sources incluses dans les fichiers de sortie. Le "DataSetKey" numéro dans ce fichier donne un lien relationnel entre l'ensemble de données source et les fichiers de données répertoriés ci-dessous.

Des listes (sources de données et par DataSetKey) de toutes les sources de données avec des liens vers les métadonnées HTML associées et les graphiques de navigation.

usSEABED Pacific (Californie, Oregon, Washington) Données :

Nom et description de la couche de données Métadonnées Des dossiers Taille du fichier
pac_ext - usSEABED poste données racées pour la côte pacifique des États-Unis HTML
FAQ
SMS
pac_ext.zip 1,0 Mo
pac_prs - usSEABED p une rs données ed pour la côte pacifique des États-Unis HTML
FAQ
SMS
pac_prs.zip 859 Ko
pac_clc - usSEABED c une lc données ulées pour la côte pacifique des États-Unis HTML
FAQ
SMS
pac_clc.zip 1,5 Mo
pac_cmp - usSEABED c o député données uniques pour la côte pacifique des États-Unis HTML
FAQ
SMS
pac_cmp.zip 601 Ko
pac_fac - usSEABED fac ies données pour la côte Pacifique des États-Unis HTML
FAQ
SMS
pac_fac.zip 380 Ko


Couches de carte de base :

Nom et description de la couche de données Métadonnées Des dossiers Taille du fichier
NOS80K - Rivage de vecteur numérique à moyenne résolution
(Source : NOAA)
HTML
FAQ
SMS
nos80k.zip 25,9 Mo
Limite de la ZEE américaine - Limites de la zone économique exclusive (ZEE)
(Source : NOAA)
HTML
FAQ
SMS
useez.zip 179 Ko
Limites de l'État - les frontières intérieures des États américains
(Source : USGS/CMGP)
HTML
FAQ
SMS
state_bounds.zip 1,7 Mo

Légendes

Couleur

La couleur des sédiments est décrite soit en termes (brun, gris verdâtre clair) soit en codes de couleur Munsell donnés en valeurs de teinte (teneur spectrale), de valeur (luminosité) et de chrominance (saturation). Les codes Munsell sont expliqués dans une publication de la Geological Society of America (Goddard et autres, 1951). Le programme dbSEABED convertit les premiers en valeurs moyennes des codes Munsell, arrondies par incréments de 5 en teinte, 3 en valeur et 3 en chrominance (Jenkins, 2003). Une légende ESRI&trade ArcView® est incluse pour faciliter la cartographie.

Rugosité

Il s'agit d'une sortie codée représentant le V:H de l'élément de rugosité du fond marin qui est observé avec le rapport d'aspect le plus élevé. Cette caractéristique peut être une rugosité fixe comme un pavé, ou une rugosité mobile comme des ondulations. Les sorties ne peuvent rapporter que les éléments de rugosité observés, elles sont donc influencées par les échelles de taille des échantillonneurs et des observations.


Conclusion

Les résultats de ce concours sont encourageants à la fois pour les tâches scientifiques spécifiques impliquées et pour l'utilisation des concours en écologie et en science plus largement. Les algorithmes les plus performants indiquent la possibilité d'utiliser des modèles de télédétection pour obtenir des estimations raisonnables de l'emplacement et de l'identité des espèces d'arbres individuels. Les résultats du concours permettent de mettre en évidence les composants de ce processus qui ont de bonnes solutions existantes ainsi que ceux qui ont le plus besoin d'être améliorés. Les domaines prometteurs pour le développement futur incluent l'ensemble d'algorithmes de segmentation de couronnes qui fonctionnent bien pour les petites et les grandes couronnes. Dans les cas où les résultats sont clairement définis, la science bénéficierait d'une utilisation accrue des compétitions comme moyen de déterminer et d'améliorer rapidement les méthodes les plus performantes actuellement disponibles.


Ports

Production

Port_1 — Données de fichier scalaire | vecteur | matrice | Réseau N-D

Données du fichier MAT, spécifiées sous la forme d'une séquence d'échantillons. Chaque échantillon se compose d'un horodatage et d'une valeur de données associée. Les données peuvent être au format tableau ou au format de série temporelle MATLAB. Lorsque vous chargez des données de séries temporelles à l'aide du bloc From File, le type de données des données temporelles doit être double .

Types de données: célibataire | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32 | Booléen | point fixe | énuméré | autobus


Prévision de la charge électrique à moyen terme à l'aide de CNN et Bi-LSTM

L'électricité est l'un des acteurs essentiels à la construction d'une économie. La consommation et la production d'électricité peuvent affecter la politique globale du pays. Une telle importance ouvre un domaine pour les systèmes intelligents qui peuvent fournir des informations futures. La gestion intelligente de la consommation électrique nécessite une prévision de la consommation électrique future avec moins d'erreurs. Ces prévisions fournissent des informations pour prendre des décisions afin de lisser la politique et de développer l'économie du pays. Les prévisions futures peuvent être classées en trois catégories, à savoir (1) à long terme, (2) à court terme et (3) à moyen terme. Pour notre étude, nous considérons la prévision de consommation d'électricité à moyen terme. Ensemble de données fourni par Korea Electric Power Supply pour obtenir des informations sur une ville métropolitaine comme Séoul. L'ensemble de données est une série chronologique, de sorte que des modèles statistiques et d'apprentissage automatique peuvent être utilisés. Cette étude fournit des résultats expérimentaux des projets ARIMA et CNN-Bi-LSTM. Les hyperparamètres sont réglés pour ARIMA et les modèles de réseaux neuronaux afin d'augmenter la précision des modèles, ce qui semble prometteur car le RMSE pour la formation est de 0,14 et de 0,20 RMSE pour les tests.

Ceci est un aperçu du contenu de l'abonnement, accessible via votre institution.


Abstrait

Dans cet article, une approche basée sur les données est appliquée pour minimiser la consommation d'énergie d'un système de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) tout en maintenant le confort thermique d'un bâtiment avec un niveau d'occupation incertain. L'incertitude du taux d'arrivée et de départ des occupants est modélisée par les distributions de Poisson et uniforme, respectivement. Le gain de chauffage interne est calculé à partir du processus stochastique de l'occupation du bâtiment. Sur la base des données observées et simulées, un algorithme de perceptron multicouche est utilisé pour modéliser et simuler le système CVC. Les modèles basés sur les données prédisent avec précision les performances futures du système CVC en fonction des paramètres de contrôle et des informations historiques observées. Un modèle d'optimisation est formulé et résolu avec la méthode des points intérieurs. Les résultats d'optimisation sont comparés aux résultats produits par les modèles de simulation.


Comment charger une table de données en tant que "couche vectorielle" à l'aide de PyQGIS ? - Systèmes d'information géographique

Une table est un conteneur qui stocke des données orientées colonnes dans des variables. Les variables de table peuvent avoir des types et des tailles de données différents tant que toutes les variables ont le même nombre de lignes. Les variables de table ont des noms, tout comme les champs d'une structure ont des noms. Les lignes d'une table peuvent avoir des noms, mais les noms de lignes ne sont pas obligatoires. Pour accéder aux données de la table, indexez les lignes et les variables à l'aide de leurs noms ou d'indices numériques.

Les raisons typiques de l'indexation dans les tables incluent :

Réorganiser ou supprimer des lignes et des variables.

Ajout de tableaux en tant que nouvelles lignes ou variables.

Extraction de tableaux de données à utiliser comme arguments d'entrée pour les fonctions.

Résumé des syntaxes d'indexation des tables

Selon le type d'indexation que vous utilisez, vous pouvez accéder à une sous-table ou à un tableau extrait de la table. Indexation avec :

Parenthèses lisses, (), renvoie une table contenant des lignes et des variables sélectionnées.

Notation par points renvoie le contenu d'une variable sous forme de tableau.

Accolades, <>, renvoie un tableau concaténé à partir du contenu des lignes et des variables sélectionnées.

Vous pouvez spécifier des lignes et des variables par nom, index numérique ou type de données. À partir de R2019b, les noms de variables et les noms de lignes peuvent inclure n'importe quel caractère, y compris des espaces et des caractères non-ASCII. En outre, ils peuvent commencer par n'importe quel caractère, pas seulement des lettres. Les noms de variables et de lignes ne doivent pas nécessairement être des identifiants MATLAB ® valides (tels que déterminés par la fonction isvarname).

Table, contenant des lignes et des variables spécifiées

Numéros de ligne (entre 1 et m )

Horaires, si T est un horaire

Colon ( : ), ce qui signifie toutes les lignes

Nombres de variables (entre 1 et n )

Colon ( : ), signifiant toutes les variables

Tableau comportant les cinq premières lignes et les première, quatrième et cinquième variables de T

Table ayant toutes les lignes et les variables nommées 'A' et 'B' de T

Table, contenant des variables qui ont un type de données spécifié

Numéros de ligne (entre 1 et m )

Horaires, si T est un horaire

Colon ( : ), ce qui signifie toutes les lignes

Spécifié en tant que type de données, tel que 'numérique' , 'catégorique' ou 'datetime'

Tableau comportant les cinq premières lignes et les variables numériques de T

Tableau, extraction des données d'une variable

Un nom de variable (sans guillemets)

Une expression entre parenthèses qui renvoie un nom ou un numéro de variable

Tableau extrait de la variable de table nommée 'Date'

Tableau extrait de la variable de table nommée '2019/06/30'

Tableau extrait de la première variable de table

Tableau, extraction de données d'une variable et de lignes spécifiées

Spécifié en tant qu'indices numériques ou logiques du tableau

Un nom de variable (sans guillemets)

Une expression entre parenthèses qui renvoie un nom ou un numéro de variable

Cinq premières lignes du tableau extraites de la variable de table nommée 'Date'

Cinq premières lignes du tableau extraites de la variable de table nommée '2019/06/30'

Cinq premières lignes du tableau extraites de la première variable du tableau

Tableau, concaténant des données à partir de lignes et de variables spécifiées

Numéros de ligne (entre 1 et m )

Horaires, si T est un horaire

Colon ( : ), ce qui signifie toutes les lignes

Nombres de variables (entre 1 et n )

Colon ( : ), signifiant toutes les variables

Tableau concaténé à partir des cinq premières lignes et des première, quatrième et cinquième variables de T

Tableau concaténé à partir de toutes les lignes et des variables nommées 'A' et 'B' de T

Tableau, concaténant des données à partir de lignes et de variables spécifiées avec un type de données spécifié

Numéros de ligne (entre 1 et m )

Horaires, si T est un horaire

Colon ( : ), ce qui signifie toutes les lignes

Spécifié en tant que type de données, tel que 'numérique' , 'catégorique' ou 'datetime'

Tableau concaténé à partir des cinq premières lignes et des variables numériques de T

Tableau, concaténant les données de toutes les lignes et variables

Identique au tableau renvoyé par T

Tables contenant des lignes et des variables spécifiées

Chargez des exemples de données pour 100 patients à partir du fichier MAT des patients vers les variables de l'espace de travail.

Créez une table et remplissez-la avec les variables d'espace de travail Age , Gender , Height , Weight et Smoker . Utilisez les identifiants uniques dans LastName comme noms de lignes. T est une table de 100 par 5. (Lorsque vous spécifiez des noms de ligne, ils ne comptent pas comme une variable de table).

Index utilisant des index numériques

Créez une sous-table contenant les cinq premières lignes et toutes les variables de T . Pour spécifier les lignes et les variables souhaitées, utilisez des indices numériques entre parenthèses. Ce type d'indexation est similaire à l'indexation dans des tableaux numériques.

En plus des indices numériques, vous pouvez utiliser des noms de lignes ou de variables entre parenthèses. (Dans ce cas, l'utilisation d'indices de ligne et de deux-points est plus compacte que l'utilisation de noms de ligne ou de variable.)

Sélectionnez toutes les données des patients portant les noms de famille « Williams » et « Brown ». Puisque T a des noms de rangée qui sont les noms de famille des patients, indexez-vous dans T en utilisant les noms de rangée.

Vous pouvez également sélectionner des variables par nom. Créez une table qui n'a que les cinq premières lignes de T et les variables Hauteur et Poids. Affichez-le.

Les noms de variables de table ne doivent pas nécessairement être des identifiants MATLAB valides. Ils peuvent inclure des espaces et des caractères non ASCII et peuvent commencer par n'importe quel caractère.

Ajoutez un nom de variable avec des espaces et un tiret à T . Indexez ensuite dans T en utilisant des noms de variables.

Spécifier l'indice du type de données

Au lieu de spécifier des variables à l'aide de noms ou de nombres, vous pouvez créer un indice de type de données qui correspond à toutes les variables ayant le même type de données.

Tout d'abord, créez un indice de type de données pour faire correspondre les variables de table numérique.

Créez un tableau contenant uniquement les variables numériques et uniquement les cinq premières lignes à partir de T .

Extraire des données à l'aide de la notation par points et des valeurs logiques

Créez un tableau à partir du fichier MAT des patients. Utilisez ensuite la notation par points pour extraire les données des variables du tableau. Vous pouvez également indexer à l'aide d'index logiques générés à partir des valeurs d'une variable de table qui remplissent une condition.

Extraire les données de la variable

Pour extraire les données d'une variable, utilisez la notation par points. Extrayez les valeurs numériques de la variable Weight . Tracez ensuite un histogramme de ces valeurs.

T.Weight est un vecteur colonne double précision avec 100 lignes.

Sélectionner des lignes avec indexation logique

Vous pouvez indexer dans un tableau ou une table à l'aide d'un tableau d'index logiques. En règle générale, vous utilisez une expression logique qui détermine quelles valeurs d'une variable de table remplissent une condition. Le résultat de l'expression est un tableau d'indices logiques.

Par exemple, créez des indices logiques correspondant aux patients dont l'âge est inférieur à 40 ans.

Pour extraire les tailles des patients dont l'âge est inférieur à 40 ans, indexez la variable Hauteur à l'aide de lignes. Il y a 56 patients de moins de 40 ans.

Vous pouvez indexer dans une table avec des index logiques. Affichez les lignes de T pour les patients de moins de 40 ans.

Vous pouvez faire correspondre plusieurs conditions avec une seule expression logique. Affichez les lignes pour les patients fumeurs de moins de 40 ans .

Notation par points avec n'importe quel nom de variable ou expression

Lorsque vous indexez à l'aide de la notation par points, il existe deux manières de spécifier une variable.

Par nom, sans guillemets. Par exemple, T.Date spécifie une variable nommée 'Date' .

Par une expression, où l'expression est entourée de parenthèses après le point. Par exemple, T.('Start Date') spécifie une variable nommée 'Start Date' .

Utilisez la première syntaxe lorsqu'un nom de variable de table est également un identifiant MATLAB® valide. (Un identifiant valide commence par une lettre et comprend uniquement des lettres, des chiffres et des traits de soulignement.)

Utilisez la deuxième syntaxe lorsque vous spécifiez :

Un nombre qui indique la position de la variable dans le tableau.

Un nom de variable qui n'est pas un identifiant MATLAB valide.

Une fonction dont la sortie est le nom d'une variable dans la table, ou une variable que vous ajoutez à la table. La sortie de la fonction doit être un vecteur de caractères ou une chaîne scalaire.

Par exemple, créez une table à partir du fichier MAT des patients. Utilisez ensuite la notation par points pour accéder au contenu des variables du tableau.

Pour spécifier une variable par position dans le tableau, utilisez un nombre. L'âge est la première variable de T , utilisez donc le nombre 1 pour spécifier sa position.

Pour spécifier une variable par son nom, vous pouvez la mettre entre guillemets. Puisque 'Age' est un identifiant valide, vous pouvez le spécifier en utilisant T.Age ou T.('Age') .

Vous pouvez spécifier des noms de variables de table qui ne sont pas des identifiants MATLAB valides. Les noms de variables peuvent inclure des espaces et des caractères non ASCII et peuvent commencer par n'importe quel caractère. Cependant, lorsque vous utilisez la notation par points pour accéder à une variable de table avec un tel nom, vous devez le spécifier à l'aide de parenthèses.

Ajoutez un nom de variable avec des espaces et un tiret à T .

Accédez à la nouvelle variable de table à l'aide de la notation par points. Affichez les cinq premiers éléments.

Vous pouvez également utiliser la sortie d'une fonction comme nom de variable. Supprimez la variable T.('Statut de santé auto-évalué'). Remplacez-la ensuite par une variable dont le nom inclut la date du jour.

Extraire des données à partir de lignes et de variables spécifiées

L'indexation avec des accolades extrait les données d'une table et donne un tableau, ne pas une sous-table. Mais à part cette différence, vous pouvez spécifier des lignes et des variables à l'aide de nombres, de noms et d'indices de type de données, tout comme vous le pouvez lorsque vous indexez à l'aide de parenthèses lisses. Pour extraire des valeurs d'un tableau, utilisez des accolades. Si vous extrayez des valeurs de plusieurs variables de table, les variables doivent avoir des types de données qui leur permettent d'être concaténées.

Spécifier des lignes et des variables

Créez un tableau à partir des tableaux numériques et logiques du dossier des patients.

Extraire les données de plusieurs variables dans T . Contrairement à la notation par points, l'indexation avec des accolades peut extraire des valeurs de plusieurs variables de table et les concaténer dans un seul tableau.

Extraire la taille et le poids des cinq premiers patients. Utilisez des indices numériques pour sélectionner les cinq premières lignes et des noms de variables pour sélectionner les variables Hauteur et Poids .


Voir la vidéo: QGIS Python PyQGIS - Calculate Slope from a DEM and Develop Slope Functions (Octobre 2021).