标签: projection

是否可以投影对象的每个属性并添加更多内容,而无需专门列出所有属性.例如,而不是这样做:

   var projection = from e in context.entities
                    select new QuestionnaireVersionExtended
                    {
                        Id = e.Id,
                        Version = e.Version,
                        CreationDate = e.CreationDate,
                         ... 
                         many more properties
                         ...
                        NumberOfItems = (e.Children.Count())
                    };

我们可以做这样的事情:

   var projection = from e in context.entities
                    select new QuestionnaireVersionExtended
                    {
                        e,
                        NumberOfItems = (e.Children.Count())
                    };

在哪里从e获取具有相同名称的每个属性,并在其上添加"NumberOfItems"属性？

有人可以通过示例查询向我解释Vertica数据库中PROJECTION的概念吗？

我需要将latlong中的地图投影到方位角等距投影.

map_proj<-projectRaster(map, crs="+proj=aeqd +lon_0=48+lat_0=18")

在我的原始地图中,我有这些价值观

class       : RasterLayer 
dimensions  : 1713, 2185, 3742905  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.008335028, 0.00833354  (x, y)
extent      : 39.06984, 57.28187, -25.93814, -11.66279  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : /Users/Oritteropus/Desktop/Progetti/maps/mada_rast2 
names       : mada_rast2 
values      : 0, 255  (min, max)

unique(map)
 [1]  0  1  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 24 25 26 27 28
[24] 29 …

有谁知道是否有办法查询 MongoDB 并且仅通过使用正则表达式作为投影的一部分返回某些字段？

例如：给定一个具有任意字段名称的集合，我如何查询该集合并仅返回与正则表达式“^foo”匹配的字段名称。

可能是这样的？

db.mycollection.find({},{$regex:"^foo"})

谢谢。布伦特。

有没有办法投影可能存在或不存在的字段？比如将它定义为null或undefined？

例如,我正在进行查询:

      $project: {
         date: 1,
         name: "$person.name",
         age: "$person.age"
      }              

并非所有文件都保证有$ person.age,但不是没有年龄的人返回{date:Today,name:"Bill"},我想说{date:Today,name:"比尔",年龄:无效}.或类似的东西.

有没有比仅仅迭代数据更好的方法并创建字段(如果它们不存在)？

我使用opencv校准了我的单声道相机.现在我知道相机的内部矩阵和失真系数[K1,K2,P1,P2,K3,K4,K5,K6].假设相机位于[x,y,z]并且[Roll,Pitch,Yaw]旋转.当相机在地板上观看时,如何获得世界坐标中的每个像素[z = 0].

我正在阅读剩余学习，我有一个问题。3.2中提到的“线性投影”是什么？一旦得到这个看起来很简单，但无法理解......

我基本上不是计算机科学人，所以如果有人给我一个简单的例子，我将非常感激。

我正在尝试使用JPA 投影（Spring v1.5.9.RELEASE）从JpaRepository如下（MCVE）返回自定义类型：

@Repository
public interface TestRepository extends JpaRepository<Void, Void> {

    public interface TestValue {
        UUID getId();
        int getNum();
    }

    @Query(value = "SELECT :id as id, 1 as num", nativeQuery = true)
    List<TestValue> getTestValues(@Param("id") UUID id);
    
}

我想按如下方式使用存储库：

List<TestValue> testValues = testRepository.getTestValues(UUID.randomUUID());
int num = testValues.get(0).getNum(); // Returns 1 as expected
UUID id = testValues.get(0).getId(); // ***Fails with an exception***

但是，调用getId()失败并出现以下异常：

java.lang.IllegalArgumentException: Projection type must be an interface!
    at org.springframework.util.Assert.isTrue(Assert.java:92) ~[spring-core-4.3.13.RELEASE.jar:4.3.13.RELEASE]
    at org.springframework.data.projection.ProxyProjectionFactory.createProjection(ProxyProjectionFactory.java:110) ~[spring-data-commons-1.13.9.RELEASE.jar:?] …

我已从 CCI 网站下载了格陵兰冰盖的速度场 NetCDF 文件。但是，投影给出如下（见下文，其中 x 范围在 [-639750,855750] 和 y [-655750,-3355750] 之间）

如何将这些数据投影到 NetCDF 文件中的实际纬度/经度坐标？已经谢谢了！对于感兴趣的人：可以在此处下载该文件：http ://products.esa-icesheets-cci.org/products/downloadlist/IV/

Variables:
    crs                                
           Size:       1x1
           Dimensions: 
           Datatype:   int32
           Attributes:
                       grid_mapping_name                     = 'polar_stereographic'
                       standard_parallel                     = 70
                       straight_vertical_longitude_from_pole = -45
                       false_easting                         = 0
                       false_northing                        = 0
                       unit                                  = 'meter'
                       latitude_of_projection_origin         = 90
                       spatial_ref                           = 'PROJCS["WGS 84 / NSIDC Sea Ice Polar Stereographic North",GEOGCS["WGS 84",DATUM["WGS_1984",SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563,AUTHORITY["EPSG","7030"]],AUTHORITY["EPSG","6326"]],PRIMEM["Greenwich",0,AUTHORITY["EPSG","8901"]],UNIT["degree",0.0174532925199433,AUTHORITY["EPSG","9122"]],AUTHORITY["EPSG","4326"]],PROJECTION["Polar_Stereographic"],PARAMETER["latitude_of_origin",70],PARAMETER["central_meridian",-45],PARAMETER["scale_factor",1],PARAMETER["false_easting",0],PARAMETER["false_northing",0],UNIT["metre",1,AUTHORITY["EPSG","9001"]],AXIS["X",EAST],AXIS["Y",NORTH],AUTHORITY["EPSG","3413"]]'
    y                                  
           Size:       5401x1
           Dimensions: y
           Datatype:   double
           Attributes:
                       units         = 'm'
                       axis          = 'Y'
                       long_name     = 'y coordinate of projection'
                       standard_name …

我正在使用plotly的Scattermapbox将地图与由datashader的阴影函数创建的多边形的阴影图像覆盖（基于https://plotly.com/python/datashader/），但投影似乎没有对齐，请参见下图。有什么建议我可以使用plotly的Scattermapbox和datashader来克服这个问题吗？

可重现的例子：

import geopandas as gpd
import plotly.graph_objects as go
import spatialpandas as spd
import datashader as ds
from colorcet import fire
import datashader.transfer_functions as tf

# load data
world = gpd.read_file(
    gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')
)
# world = world.to_crs(epsg=3857)
# create spatialpandas DataFrame
df_world = spd.GeoDataFrame(world)
# create datashader canvas and aggregate
cvs = ds.Canvas(plot_width=1000, plot_height=1000)
agg = cvs.polygons(df_world, geometry='geometry', agg=ds.mean('pop_est'))
# create shaded image
tf.shade(agg, cmap=fire)

阴影图像

# create shaded image and convert to Python image
img = …