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[context]
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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
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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。
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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
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[object]
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请给出模拟径流和生成czml的python代码。
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[context]
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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。
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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。
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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
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[object]
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请给出生成czml的python代码。
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[context]
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我有一个河流径流数据,名为lz.rivqdown.dat,它是二进制数据。
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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。
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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。
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如此循环往复
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[object]
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请用python读取数据,并打印
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[context]
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我有一个河流径流数据,名为lz.rivqdown.dat,它是二进制数据。
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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。
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随后的字节是可以分为大小相同的数据块,
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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。
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如此循环往复
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[object]
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请用python读取数据,打印关键信息,并返回dataframe
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[context]
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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
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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。
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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
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[object]
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请给出模拟径流和生成czml的python代码。
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[context]
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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。
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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。
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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。
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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。
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[object]
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请给出生成czml的python代码
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[context]
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我有一个幂次序列,是有如下代码生成的:
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CODE```
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import numpy as np
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min=10
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max=3500
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a = 0.25
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n = 19
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val = (np.linspace((xmin ** a), (3500 ** a), n)) ** (1 / a)
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```
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[object]
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请根据这个序列,生成颜色区间
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颜色区间由蓝色渐变为红色
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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。
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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 |