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
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(1)创建RDD(2)将RDD转为DataFrame(3)调用registerTempTable,注册为表,表名为:tb_book(4)使用使用sql语句查询前15条(5)模糊查询书名包含“微积分”的书(6)输出图书的前10行的name和price字段信息(7)统计书名包含“微积分”的书的数量(8)查询评分大于9的图书,,且只展示前10条(9)计算所有书名包含“微积分”的评分平均值(10)把书目按照评分从高到低进行排列,且只展示前15条(11)把图书按照出版社进行分组,统计出不同出版社图书的总数(12)将书名包含“微积分”的书记录保存到本地或HDFS上,且保存的格式为csv,文件名为:学号.csv(13)然后再从该csv文件加载,创建DataFrame,并查询和显示
2024/11/21 13:03:40 1.54MB DataFrame spark sql python
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关于,和动画的扩展。
安装gif安装在命令行中:pipinstall-Ugif根据您计划使用的gif风格,您可能需要一些其他依赖项:pipinstall"gif[altair]"pipinstall"gif[matplotlib]"pipinstall"gif[plotly]"注意:gif[altair]使用,它需要正确配置的或。
用法(替代)导入和数据:importrandomimportaltairasaltimportpandasaspdimportgifdf=pd.DataFrame({'t':list(range(10))*10,'x':[random.randint(0,100)for_inran
2024/8/18 18:26:30 16.65MB JupyterNotebook
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1.航班信息接口api=“https://flights.ctrip.com/itinerary/api/12808/products”,这个接口中包含了所要查询的航班信息。
*这是接口中所展现的内容,包含所查询到的航班信息,在routeList中:1.获取城市的英文缩写因为在post提交的时候,需要在DataFrame中加入城市的英文字母,如:所以我们必须得到这些城市的字母缩写,根据接口api=“https://flights.ctrip.com/itinerary/api/poi/get”,其中有城市的缩写信息,如下:所以请求这个接口就可以得到我们想要的信息了,通过正则表
2024/6/8 2:39:30 531KB api data python
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在学习pandas的时候,需要用测试数据,College.csv则是提供的一个测试数据。
通过College.csv数据,我们可以很好的对pandas的DataFrame有一个很好的实践,方便我们更好的理解和学习
2024/5/25 12:33:56 74KB python中pandas应用
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input文件夹存放的是项目数据源;
wordcount统计每个单词的总数;
count和count1分别使用dataframe和rdd统计人口性别和身高;
demo1最受欢迎的老师的问题;
demo2多文件去重合并;
demo3计算年度最高温度
2024/4/27 8:47:20 67KB spark
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勤快收拾的,极其不错,能够用来学习pandas的底子操作。
评释目录:pandas教程:[1]DataFrame入门pandas教程:[2]DataFrame遴选数据pandas教程:[3]DataFrame切片操作pandas教程:[4]Dataframe遴选数据pandas教程:[5]读取csv数据pandas教程:[6]计数统计pandas教程:[7]遴选计数统计pandas教程:[8]数据分组pandas教程:[9]MultiIndex用法pandas教程:[10]groupby遴选列以及迭代pandas教程:[11]aggregate分组盘算pandas教程:[12]transformation尺度化数据pandas教程:[13]agg分组多种盘算pandas教程:[14]按月分组pandas教程:[15]挪动复制删除了列pandas教程:[16]字符串操作pandas教程:[17]字符串提取数据pandas教程:[18]匹配字符串pandas教程:[19]读写sql数据库pandas教程:[20]广播pandas教程:[21]带有缺失值的盘算pandas教程:[22]填充缺失值pandas教程:[24]删除了缺失数据pandas教程:[25]插值法弥补缺失值pandas教程:[26]值交流pandas教程:[27]散点图以及发抖图pandas教程:[28]散点图削减趋向线pandas教程:[29]柱形图pandas教程:[30]直方图pandas教程:[31]箱形图
2023/4/17 14:21:14 8.66MB pandas
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python对A2L文件解析的脚本,参照ASAP2文件协议,提出为dataframe格式,可以直接用dataframe挑选A2L中标定量的信息
2020/10/25 9:29:37 35KB python
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本例代码使用了Python的PyQt5、matplotlib和Dataframe画图,并在图中添加了一条随鼠标移动的虚线,之后经过计算在画图的线上标注出了鼠标在当时x轴停留时的数据,本例只是一个简单的例子,本人可以根据功能修改
2022/9/6 2:20:51 2KB Ptthon Pyqt5 matplotlib pandas
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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 钉钉 钉钉打卡