[context]
我有一个geojson数据,名为1.geojson，它是河网数据,geometry type是MultiLineString。 属性表中有river_id
我现在需要为每条河模拟未来336小时（14天，间隔1小时）的河流径流数据。
再根据这些数据生czml文件，用于在cesium中展示河网数据，未来14天随时间变化，河流的颜色也跟随径流变化 

[object]
请给出模拟径流和生成czml的python代码。





[context]
我有一个shpfile,名为river，它是河网数据。属性表里有index，type字段。type是float类型，是河网的分级，先读取type为4的feature。index是从1开始，869结束。
我有一个dataframe数据，它的shape是(336, 869)，行表示每隔一小时的数据，列表示与index相对的河段径流量，dataframe表示，从2010-07-20 00:00:00起，336个小时所有河段的径流量。
再根据shpfile和dataframe生czml文件，用于在cesium中展示河网数据，未来14天随时间变化，河流的颜色也跟随径流变化 

[object]
请给出生成czml的python代码。




[context]

我有一个河流径流数据，名为lz.rivqdown.dat，它是二进制数据。

它的前8个字节数是表示数据列数，如869，处shpfile中的index对应。随后的8个字节数表示日期，如20220101.120000。随后的是“数据行数”*8的大小，包含数据矩阵。
随后的8个字节数是表示数据列数，如869，处shpfile中的index对应。随后的8个字节数表示日期，如20220101.120000。随后的是“数据行数”*8的大小，包含数据矩阵。
如此循环往复

[object]
请用python读取数据，并打印



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[context]

我有一个河流径流数据，名为lz.rivqdown.dat，它是二进制数据。

它的前8个字节数是表示数据列数，如869，处shpfile中的index对应。随后的8个字节数表示起始日期，如20220101.120000。

随后的字节是可以分为大小相同的数据块，
每个数据块开头的8个字节表示分钟，如208100.0.随后的是“数据行数”*8的大小，包含数据列表。
如此循环往复

[object]
请用python读取数据，打印关键信息，并返回dataframe




[context]
我有一个dataframe数据，它的shape是(336, 869)。名为1.geojson，它是河网数据,geometry type是MultiLineString。 属性表中有river_id
我现在需要为每条河模拟未来336小时（14天，间隔1小时）的河流径流数据。
再根据这些数据生czml文件，用于在cesium中展示河网数据，未来14天随时间变化，河流的颜色也跟随径流变化 

[object]
请给出模拟径流和生成czml的python代码。


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[context]
我有一个名为river_df的dataframe数据，它是geopandas读出的，它是河网数据。Index是河段索引号，geometry是LINESTRING。
我有一个名为runoff_df的dataframe数据，它的shape是(336, 869)，行表示每隔一小时的869个河段的径流数据，列表示与Index相对应的河段径流量。整个dataframe表示，从2010-07-20 00:00:00起，336个小时所有河段的径流量。
再根据这两个dataframe生成czml文件，用于在cesium中展示河网数据，未来14天随时间变化，河流的颜色也跟随径流变化。
河段的颜色从蓝到红，径流小时用蓝色表示，大时用红色表示。

[object]
请给出生成czml的python代码


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[context]
我有一个幂次序列，是有如下代码生成的：

CODE```
import numpy as np

min=10
max=3500
a = 0.25
n = 19
val = (np.linspace((xmin ** a), (3500 ** a), n)) ** (1 / a)
```

[object]
请根据这个序列，生成颜色区间

颜色区间由蓝色渐变为红色

小于val中第一元素值的为蓝色，大于val中最后一个元素值的为红色。

请用python实现，该方法返回一组列表，列表中的元素包含了两个属性，value和rgba