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二级分类:
基于Python的日照时数转太阳辐射计算
在IT行业中,Python是一种广泛应用的开发语言,以其简洁的语法和强大的库支持而备受青睐。
在本项目"基于Python的日照时数转太阳辐射计算"中,开发者利用Python的高效性和自动化特性,构建了一个能够快速处理日照时数数据并转换为太阳辐射值的程序。
下面我们将深入探讨这一主题,讲解相关知识点。
太阳辐射是地球表面接收到的来自太阳的能量,通常以单位面积上的能量流(如焦耳/平方米)表示。
日照时数则是衡量一个地区每天有多少时间阳光直射地面的时间长度,它是估算太阳辐射的重要参数之一。
将日照时数转化为太阳辐射值对于气象学、能源研究以及太阳能发电等领域具有重要意义。
Python中的这个项目可能使用了诸如Pandas、Numpy等数据分析库来处理和计算数据。
Pandas提供了DataFrame数据结构,方便对表格数据进行操作;
Numpy则提供了高效的数值计算功能,可以用于批量计算太阳辐射。
计算太阳辐射通常涉及以下几个步骤:1.数据预处理:读取日照时数数据,这可能来自气象站的观测记录或者卫星遥感数据。
数据预处理包括清洗数据,处理缺失值,统一格式等。
2.计算辐射系数:根据地理位置、季节、大气状况等因素,可能需要预先计算出辐射系数。
这可能涉及到一些物理公式,如林格曼系数或克劳修斯-克拉珀龙方程。
3.转换计算:利用日照时数和辐射系数,通过特定的转换公式(例如,按照国际标准ISO9060)计算每日或逐小时的太阳辐射值。
4.结果分析:将计算结果整理成可视化图表,便于分析和展示。
在`Solar_rad_conversion.py`这个文件中,我们可以预期看到上述步骤的实现。
可能包含导入相关库,定义函数来读取和处理数据,计算辐射值,以及生成图形化的结果输出。
开发者可能还考虑了错误处理和用户友好的交互界面,使得非编程背景的使用者也能方便地使用这个工具。
这个项目展示了Python在科学计算和数据分析领域的强大能力。
通过编写这样的程序,不仅可以提高数据处理效率,还能帮助研究人员和工程师更准确地评估和利用太阳能资源。
同时,这也体现了Python语言在跨学科问题解决中的灵活性和实用性。
2025/5/3 12:35:11
897B
python
开发语言
1
VC编程实现使用WinInet通过HTTP协议读取网上文件
VC编程实现使用WinInet通过HTTP协议读取网上文件
2025/5/2 7:51:31
35KB
WinInet
HTTP
1
sugartex:SugarTeX是LaTeX语言的一种更具可读性的扩展,并且是LaTeX的反编译器。通过https:github.comkiwi0fruitatom-sugartex-completions在Atom编辑器中实现快速Unicode自动完成-源码
SugarTeXSugarTeX是更具可读性的LaTeX语言扩展,是LaTeX的转编译器。
设计用来代替降价的$formula$插入。
请参阅。
输入到输出转换的示例请参见。
我将Markdown与Python代码块一起使用,以通过(例如R-Markdown)进行文档编程。
Python和Markdown都是易读的语言。
不幸的是LaTeX不是这样的。
因此,我编写了具有高度可读性的SugaTeXextension+transpiler。
为了实现这一点,它大量使用Unicode,因此SugarTeX安装说明甚至推荐了等宽字体后备链。
以及更多:Atom包可帮助立即编写所有Unicode。
我正在尝试使用Markdown的哲学将LaTeX合并到.md中,即“您也应该编写可读取为纯文本格式的内容,而无需进行编译”。
安装作为一部分进行-便捷的界面,开箱即可使用。
通过conda:condainstall-cdefaults-cconda-forgesugartex通过点:pipinstallsugartex具有完全Unicode
2025/5/2 5:42:24
633KB
python
markdown
unicode
latex
1
提取图像Hu不变矩,Matlab函数~~~
invariantmomentsofimagephi=invmoments(F)F为读取的图像矩阵,phi中保存了7个hu不变矩%Copyright2002-2004R.C.Gonzalez,R.E.Woods,&S.L.Eddins%DigitalImageProcessingUsingMATLAB,Prentice-Hall,2004%$Revision:1.5$$Date:2003/11/2114:39:19$
2025/4/30 10:52:22
3KB
Hu
不变矩
Matlab
invariant
1
利用C#读取DEM数据,求坡度
利用C#语言读取DEN数据的ASCII码文件,并进行坡度的求取
2025/4/28 20:23:15
3KB
C#
DEM
1
pyexchange:用于某些加密货币交换的PythonAPI-源码
pyexchange用于某些加密货币交换的PythonAPI包装器。
入门运行以下命令:gitsubmoduleupdate--init--recursivesource_virtualenv/bin/activatebash./install.shexportPYTHONPATH=$PYTHONPATH:$PWD:$PWD/lib/pymaker重要事实这些API包装器仅公开了实现market-maker-keeper(),market-maker-stats()和sync-trades。
因此,它们仅涵盖大多数订单下达,订单取消,读取
2025/4/27 15:56:15
296KB
ethereum
dai
stablecoin
maker-keeper
1
激光雷达数据采集或读取、显示、直线拟合、角点提取、圆弧拟合、位姿解算等
激光雷达数据采集或读取、显示、直线拟合、角点提取、圆弧拟合、位姿解算等
2025/4/27 15:22:39
26KB
激光雷达
1
Qt读取PDF文档代码(qt-poppler)
Qt读取PDF文档原生代码,使用PopperQt开发库。
适用Qt4.8.6,Popper0.29.0。
PopperQt开发库请从http://download.csdn.net/detail/paulorwys/8309565获取。
2025/4/26 4:45:39
10KB
Qt4.8.6
Poppler
PDF读取
1
Python参考手册(第4版中文高清版)
第一部分Python语言第1章Python简介1.1运行Python1.2变量和算术表达式1.3条件语句1.4文件输入和输出1.5字符串1.6列表1.7元组1.8集合1.9字典1.10迭代与循环1.11函数1.12生成器1.13协程1.14对象与类1.15异常1.16模块1.17获得帮助第2章词汇和语法约定2.1行结构和缩进2.2标识符和保留字2.3数字字面量2.4.字符串字面量2.5容器2.6运算符、分隔符及特殊符号2.7文档字符串2.8装饰器2.9源代码编码第3章类型与对象3.1术语3.2对象的身份与类型3.3引用计数与垃圾收集3.4引用与复制3.5第一类对象3.6表示数据的内置类型3.6.1None类型3.6.2数字类型3.6.3序列类型3.6.4映射类型3.6.5集合类型3.7表示程序结构的内置类型3.7.1可调用类型3.7.2类、类型与实例3.7.3模块3.8解释器内部使用的内置类型3.8.1代码对象3.8.2帧对象3.8.3跟踪对象3.8.4生成器对象3.8.5切片对象3.8.6Ellipsis对象3.9对象行为与特殊方法3.9.1对象的创建与销毁3.9.2对象字符串表示3.9.3对象比较与排序3.9.4类型检查3.9.5属性访问3.9.6属性包装与描述符3.9.7序列与映射方法3.9.8迭代3.9.9数学操作3.9.10可调用接口3.9.11上下文管理协议3.9.12对象检查与dir()第4章运算符与表达式4.1数字操作4.2序列操作4.3字符串格式化4.4高级字符串格式化4.5字典操作4.6集合操作4.7增量赋值4.8属性(.)运算符4.9函数调用()运算符4.10转换函数4.11布尔表达式与真值4.12对象的比较与身份4.13运算优先级4.14条件表达式第5章程序结构与控制流5.1程序结构与执行5.2执行条件语句5.3循环与迭代5.4异常5.4.1内置异常5.4.2定义新异常5.5上下文管理器与with语句5.6断言与__debug__第6章函数与函数编程6.1函数6.2参数传递与返回值6.3作用域规则6.4函数对象与闭包6.5装饰器6.6生成器与yield6.7协程与yield表达式6.8使用生成器与协程6.9列表包含6.10生成器表达式6.11声明式编程6.12lambda运算符6.13递归6.14文档字符串6.15函数属性6.16eval()、exec()和compile()函数第7章类与面向对象编程7.1class语句7.2类实例7.3范围规则7.4继承7.5多态动态绑定和鸭子类型7.6静态方法和类方法7.7特性7.8描述符7.9数据封装和私有属性7.10对象内存管理7.11对象表示和属性绑定7.12__slots__7.13运算符重载7.14类型和类成员测试7.15抽象基类7.16元类7.17类装饰器第8章模块、包与分发8.1模块与import语句8.2从模块导入选定符号8.3以主程序的形式执行8.4模块搜索路径8.5模块加载和编译8.6模块重新加载和卸载8.7包8.8分发Python程序和库8.9安装第三方库第9章输入与输出9.1读取命令行选项9.2环境变量9.3文件和文件对象9.4标准输入、输出和错误9.5print语句9.6print()函数9.7文本输出中的变量插入9.8生成输出9.9Unicode字符串处理9.10UnicodeI/O9.10.1Unicode数据编码9.10.2Unicode字符特性9.11对象持久性与pickle模块第10章执行环境10.1解释器选项与环境10.2交互式会话10.3启动python应用程序10.4站点配置文件10.5用户站点包10.6启用新功能10.7程序终止第11章测试、调试、探查与调优11.1文档字符串和doctest模块11.2单元测试和unittest模块11.3Python调试器和pdb模块11.3.1调试器命令11.3.2从命令行进行调试11.3.3配置调试器11.4程序探查11.5
2025/4/25 17:28:21
26.74MB
python
django
web
参考
1
基于神经网络的人脸识别(附代码)
代码分为read_can_use.m和main_can_ues.m先运行read_can_use.m读取图片的像素值,使用奇异值分解的方法得到对应的特征。
程序预设了只读取前5个人的人脸图片,可以自己改成最多15个人。
然后运行main_can_use.m,程序会输出112323,每个数字代表一张图片最有可能的识别类别(就是人的编号)。
对每个人的11张图片,取前7张训练网络,后4张测试网络,取前5个人进行实验。
所以共有35个训练样本,20个测试样本。
比如输出的结果是111122123333…..,因为每4个数字是属于同一个人的,前四个都是1则都预测正确,第二组的4个数字2212中的那个1就是预测错误(本来是2预测成了1)。
由于参数的随机初始化,不保证每次的结果都相同。
2025/4/25 5:01:34
1.39MB
神经网络
人脸识别
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
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