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python 读取FY3D

时间: 2023-11-21 22:57:11 浏览: 226
以下是使用PyTables库读取FY3D数据的Python代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt from tables import * # 打开HDF5文件 f = "D:\Download\D202107180081468319/FY3C_MERSI_GBAL_L1_20150529_0210_0250M_MS.HDF" h5file = open_file(f, 'r') # 遍历文件中的所有组 for group in h5file.walk_groups(): print(group) # 遍历文件中的所有节点 for node in h5file: print(node) # 获取指定数据集 dt = h5file.root.Data.EV_250_RefSB_b3 # (CArray(8000, 8192), zlib(5)) # 绘制等高线图 plt.contour(dt) plt.show() ``` 上述代码中,我们首先导入了`matplotlib.pyplot`和`tables`库。然后,我们使用`open_file()`函数打开了FY3D数据文件,并遍历了文件中的所有组和节点。接着,我们使用`h5file.root.Data.EV_250_RefSB_b3`获取了指定的数据集,并使用`plt.contour()`函数绘制了等高线图。最后,我们使用`plt.show()`函数显示了绘制的图形。
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读取fy3d的HDF文件数据集

读取FY3D的HDF(Hierarchical Data Format)文件数据集通常涉及到使用科学计算库,如Python的HDF5库(h5py)或MATLAB的HDF支持。这两个库可以方便地访问HDF文件中的数据,并提供了一套API来遍历、选择和操作数据。 在Python中,你可以按照以下步骤操作: 1. 安装所需的库:首先确保你已经安装了`h5py`,如果没有,可以使用pip安装: ```shell pip install h5py ``` 2. 使用`h5py`打开文件: ```python import h5py with h5py.File('your_fy3d_file.hdf', 'r') as f: # 打开文件后,你可以通过键(key)获取数据集 dataset = f['dataset_name'] ``` 3. 访问和处理数据: ```python data = dataset[()] # 获取数据,如果需要特定步长可以指定slicing, 如data = dataset[0:100] ``` 在MATLAB中,可以使用`h5read`函数或`matlab.io.HDF5`工具箱,例如: ```matlab % 加载HDF5文件 fh = hdf5.open('your_fy3d_file.hdf'); % 选择数据集 dataset = fh.getData('dataset_name'); % 读取数据 data = dataset.Data; % 关闭连接 fh.close(); ```

请用python编写处理FY3D-MERSI的大气校正代码

大气校正是遥感图像处理中比较复杂的一个环节,需要进行气溶胶光学厚度、水汽含量等多个参数的反演。下面是一个简单的FY3D-MERSI的大气校正代码示例: ```python import numpy as np import scipy.io as sio # 读取FY3D-MERSI数据 data = sio.loadmat('FY3D-MERSI.mat') radiance = data['radiance'] latitude = data['latitude'] longitude = data['longitude'] # 定义大气校正系数 angstrom = 1.2 water_vapor = 1.2 # 计算大气校正系数 a = np.exp(-angstrom * np.log(470) + np.log(550)) b = np.exp(-angstrom * np.log(550) + np.log(550)) c = np.exp(-angstrom * np.log(660) + np.log(550)) water_vapor = np.exp(-0.0098 * water_vapor + 0.05) # 进行大气校正 reflectance = np.zeros_like(radiance) for i in range(radiance.shape[0]): for j in range(radiance.shape[1]): reflectance[i, j] = (radiance[i, j] - b) / (a - c * water_vapor) # 保存大气校正后的数据 sio.savemat('FY3D-MERSI-reflectance.mat', {'reflectance': reflectance}) ``` 需要注意的是,这个代码示例只是一个简单的演示,实际的大气校正过程要比这个复杂得多。
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# 摘要 本文综述了Pokemmo游戏的内存优化方法,从内存管理基础出发,探讨内存使用效率的影响因素,并介绍了性能监控与分析工具。在内存优化实践技巧章节中,详细讨论了代码层面的优化、数据结构和算法选择对内存效率的影响,并通过案例分析展示了实际的优化过程。针对Pokemmo游戏特点,分析了内存消耗特性并提出了特定优化技术。最后,本文展望了未来内存管理技术的发展方向,以及游戏开发中面临的新挑战,为Pokemmo及类似游戏提供了优化建议。 # 关键字 内存优化;内存管理;性能监控;数据结构;算法效率;游戏开发 参考资源链接:[Pokemmo必备资源包:四种ROM与汉化补丁](https://we