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   一.下载 所有字段的GFS预报(大致有325个字段),1度的文件有1G多,0.5度的3.5G左右. 若每天下载0.6.12.18四个发布点的数据,那是很费时费力的.而且经常会被IDS/IPS设备或美国那边的下载服务器记入黑名单,从而无法正常下载,影响我们的正常工作. 1度的下载连接: http://motherlode.ucar.edu/native/grid/NCEP/GFS/Global_onedeg/ 0.5度 (720X361)的下载连接 http://motherlode.uca

这里以c#为例将风的uv分量转成风向风速(别的语言类似) 风向是以y轴正方向为零度顺时针转 UV转风速风向 1 double v ;//v分量 2 double u;//u分量 3 double fx= 999.9; //风向 4 5 if (u > 0 & v > 0) 6 { 7 fx = 270 - Math.Atan(v / u) * 180 / Math.PI; 8 } 9 else if (u < 0 & v > 0) 10 { 11 fx = 90 -

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上一节中我们学习了selenium,用python来操作浏览器,在做网页自动化测试的时候最好不过了 .如果我们来做爬虫用一个带界面的浏览器似乎不太好吧,那可咋办呢?别着急,下来我们要介绍的就是一款不带界面的浏览器--PhantomJS.其是一个无界面的,可脚本编程的WebKit浏览器引擎,支持多种web 标准:DOM 操作,CSS选择器,JSON,Canvas 以及SVG. 这里可能会有人问:为什么要用浏览器来抓取页面数据,不用之前我们之前直接通过Urllib获取网页然后分析呢? 这是因为我们通

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1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

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