Archive for the 'Python' Category

Визуализация кластерного анализа в Python (модули hcluster и matplotlib)

dendrogram_hcluster_small.png
Задача: провести кластерный анализ и его результат представить в виде дендрограммы.
?нструменты: модули hcluster, matplotlib

Это короткий пост больше для того, чтобы не забыть чем для того, чтобы рассказать в подробностях о том, что происходит.
Допустим у нас есть набор данных и мы хотим посмотреть не образуют ли некоторые из этих данных группы и если да то какие. После чего мы хотим отобразить эти наши группы и отношения найденные между ними так, как это показано на картинке. Такой вид графиков называется дендрограмма. Обе эти задачи поможет нам решить модуль hcluster, который является частью SciPy.
Read more »

Создание netCDF файла из бинарных при помощи PyNIO

Задача: перевести данные из бинарного формата в netCDF
?нструменты: PyNIO

В одном из предыдущих постов я рассказывал почему бинарники это далеко не всегда хорошо и зачем нам бывает нужно перевести их в формат netCDF. Там я приводил пример того как можно это сделать при помощи NCL. Здесь я рассмотрю способ который возможно подойдёт большему количеству народа, поскольку не предусматривает установку NCL, а даёт возможность воспользоваться уже установленным в составе PyNGL модулем PyNIO. Этот модуль предназначен в частности для открытия и создания netCDF файлов, и по моим впечатлениям делает это гораздо более простым способом чем NCL (хоть PyNGL и производная NCL :)).
Read more »

Создание карты для Google Earth при помощи Python

sst_ge_koldunovnet_top.pngЗадача: отобразить наши данные на Google Earth
?нструменты: Python, PyNGL, convert

Я почему-то всегда думал что создание карт для Google Earth это занятие для избранных. С такой помпой очередной институт всегда анонсировал что его данные теперь и на Google Eatrh, что мне казалось группа программистов денно и ношно трудилась над этой непростой задачей год и вот теперь, наконец, долгожданный .kml файл увидел свет.

При ближайшем рассмотрении всё оказалось просто до тривиальности.

Собственно создание карты будет проводиться при помощи PyNGL, питоновского модуля позволяющего отображать двумерные данные на карте. Основы работы с этим модулем описаны в данном блоге и могут быть найдены по тегу PyNGL.
После мы обрежем карту при помощи convert и создадим простейший .kml файл, который и «натянет» наше изображение на Google Earth.

Поехали.
Read more »

Matplotlib (pylab) простые вещи 2

Задача: продолжить получать графику высокого качества не выходя из питона 🙂
?нструмент: Matplotlib

Это продолжение предыдущего поста. Сегодня мы рассмотрим, как отобразить два графика в одном окне, как это сделать в разных окнах, как добавить математические выражения в подписи к осям и в любое место графика, а также, как подписать какую-нибудь деталь на графике, которая вам особенно нравится.
Read more »

Matplotlib (pylab) простые вещи

Задача: получить графику высокого качества не выходя из питона
?нструмент: Matplotlib

Этим постом я начинаю серию вольных переводов избранных отрывков документации к Matplotlib.
Это питоновская библиотека для создания двухмерных графиков высокого качества (publication quality). Сделана с таким расчётом чтобы переход на неё доставил минимальные затруднения опытным пользователям матлаба. Как говориться на сайте библиотеки, Matplotlib старается сделать простые вещи простыми а сложные вещи возможными.

Как выглядит создаваемая графика можно посмотреть тут
Как устанавливать библиотеку я уже писал в предыдущем посте

Начнём с простого графика и контроля свойств линии.
Read more »

Нормализуем углы в PyNGL

Задача: Сделать так чтобы наши координаты имели вид по долготе [0.,360.) и по широте [-180.,180.)
Решение: функция пингля Ngl.normalize_angle

Эта функция пингля делает всю работу.

Ngl.normalize_angle(angle, option)

где angle — понятное дело угол, а option — может принимать значение 0 или не 0.
Если 0 то мы имеем дело с долготами, если нет то с широтами.

Мой код выглядит следующим образом:
Read more »

Открыть .mat файл в Python

Задача: открыть файл сохранённый в формате .mat и содержащий несколько переменных в Питоне
?нструменты: Matlab, scipy.io, numpy

Если матлабовский код уже написан, то смысла особого переделывать его на python нет (если, конечно вы не ярый фанат Столлмана, или у вас просто нет матлаба). Но бывают случаи когда результаты работы матлабовских скриптов (в том числе и промежуточные) хочется использовать в питоновских сценариях. Сохраняя результаты в .mat файлах вы без проблем (ну почти) сможете открыть их питоном.

Под катом необходимые телодвижения.
Read more »

Конвертируем мультистраничный .ps файл в анимированный .gif

Задача: Есть многостраничный .ps файл, нужно сделать из него анимированный .gif, предварительно подрезав каждую страничку.
?нструменты: Python, утилита convert из пакета imagemagick

Под катом простые скрипты, позволяющие собрать картинки в .gif в прямом и обратном порядке.
Как обычно буду рад, если в комментариях оставите свои улучшенные версии скрипта, не обязательно на питоне 🙂
Read more »

Простой график исчезновения льда в Арктике при помощи PyNGL

Задача: Нарисовать xy график для нескольких функций. Масштаб по оси ординат одинаковый.

?нструменты: Python, PyNGL

График будет простой как тапок:
sie_1900_2100.jpg

Единственная сложность которая может возникнуть это подпись к осям, но и это не большая проблема.

Для начала скрипт:
Read more »

Очередной конвертер данных в Python

Задача: как обычно перевести данные из одного формата в другой. Будем делать из одного большого исходного файла много мелких, при этом названия будем выцеплять из заголовков столбцов.

?нструменты: Python с модулями sys, math, string

Задача тривиальная и решение у неё простое.

?значальный файл содержит в себе следующую таблицу
con3_3.png
Взять его можно отсюда — m2a.txt

Это результаты измерений течения при помощи ADCP где то в районе моря Лаптевых, если кому интересно ) Первые пять столбцов — день, месяц, год, часы, минуты. Они нам не нужны. Оставшиеся шесть это то что нам, собственно, нужно — сами значения. E — восточная компонента течения, N — северная. Цифры у букв означают глубину.

Наша задача создать по отдельному файлу для каждой из глубин, в котором было бы всего два столбика — E и N. При этом NaN должно быть заменено на 9999.

Read more »

← Предыдущая страницаСледующая страница →