我创建了一个hello world程序来加载一个本地kml文件(借用谷歌的文档):
var ctaLayer = new google.maps.KmlLayer("http://localhost:8080/kml/cta.kml");
这不起作用(没有任何东西被加载).
但是,当我将该行更改为:
var ctaLayer = new google.maps.KmlLayer("http://gmaps-samples.googlecode.com/svn/trunk/ggeoxml/cta.kml");
它正确加载.两个kml文件都是相同的.在自己提供服务时,我需要做些什么来加载它？(我尝试了绝对和相对路径,我知道我使用的路径是正确的......)
我还在我的appserver的配置文件中添加了正确的mime类型:
<mime-mapping>
<extension>kml</extension>
<mime-type>application/vnd.google-earth.kml+xml</mime-type>
</mime-mapping>
<mime-mapping>
<extension>kmz</extension>
<mime-type>application/vnd.google-earth.kmz</mime-type>
</mime-mapping>
但它仍然没有加载.
我在谷歌的文档中发现了这个:
Google Maps API支持用于显示地理信息的KML和GeoRSS数据格式.这些数据格式使用KmlLayer对象显示在地图上,该对象的构造函数采用可公开访问的KML或GeoRSS文件的URL.
所以,我想什么,我试图做的是没有可能的,而不从公开访问的网址服务的KML ......除非有人能够证明否则
是否可以使用PyEphem计算黎明,黄昏和日落时间？我用PyEphem来制作白天和黑夜时间,但是我没有在日落/黄昏/黎明时找到任何东西
使用Numpy/Scipy或任何其他库,我有兴趣解决2D和3D帧分析问题.
到目前为止,我遇到了sfepy.虽然,它是一个功能齐全的FEM包,但我想知道是否有其他选择？
我正在寻找一种算法或建议来改进我的代码,以生成一个随机数列表,其总和等于某个任意数.使用我的代码,它总是有偏见,因为第一个数字往往会更高.
有没有办法让数字选择更有效率？
#!/usr/bin/python
'''
Generate a list of 'numbs' positive random numbers whose sum = 'limit_sum'
'''
import random
def gen_list(numbs, limit_sum):
my_sum = []
for index in range(0, numbs):
if index == numbs - 1:
my_sum.append(limit_sum - sum(my_sum))
else:
my_sum.append(random.uniform(0, limit_sum - sum(my_sum)))
return my_sum
#test
import pprint
pprint.pprint(gen_list(5, 20))
pprint.pprint(gen_list(10, 200))
pprint.pprint(gen_list(0, 30))
pprint.pprint(gen_list(1, 10))
输出
## output
[0.10845093828525609,
16.324799712999706,
0.08200162072303821,
3.4534885160590041,
0.031259211932997744]
[133.19609626532952,
47.464880208741029,
8.556082341110228,
5.7817325913462323,
4.6342577008233716,
0.22532341156764768,
0.0027495225618908918,
0.064738336208217895,
0.028888697891734455,
0.045250924420116689]
[]
[10]
您最成功地在哪里获得ArcGIS开发问题的答案？
ESRI论坛？堆栈溢出？谷歌？邮件列表？博客帖子？ESRI文件？
我通常可以在短时间内获得ASP.NET/Oracle/Java/C#问题的答案,但有关ESRI产品和API的问题则是另一回事.帖子创始人在论坛上,Google返回无效等.
我敢肯定这对小众商业产品并不少见,但令人沮丧.什么对你有用？请分享.
我有大约100个csv文件,每个100,000 x 40 行列.我想对它做一些统计分析,提取一些样本数据,绘制一般趋势,做方差和R平方分析,并绘制一些光谱图.就目前而言,我正在考虑为分析而努力.
我想知道这些大文件应该有什么问题？我已经检查过错误的数据了.您对统计分析的建议是什么？如果我只是拆分文件并在Excel中执行整个操作会更好吗？
我有一个查找表,其定义如下:
| <1 2 3 4 5+
-------|----------------------------
<10000 | 3.6 6.5 9.1 11.5 13.8
20000 | 3.9 7.3 10.0 13.1 15.9
20000+ | 4.5 9.2 12.2 14.8 18.2
TR_ua1 = np.array([ [3.6, 6.5, 9.1, 11.5, 13.8],
[3.9, 7.3, 10.0, 13.1, 15.9],
[4.5, 9.2, 12.2, 14.8, 18.2] ])
用户将输入值示例(1.3,25,000),(0.2,50,000),依此类推.scipy.interpolate()应进行插值以确定正确的值.
目前,我能做到这一点的唯一方法是使用一堆if/ elifs如下所示.我很确定有更好,更有效的方法
这是我到目前为止所得到的:
import numpy as np
from scipy import interpolate
if (ua == 1):
if (inc <= low_inc): # low_inc = 10,000
if …简单问题:
list_1 = [ 'asdada', 1, 123131.131, 'blaa adaraerada', 0.000001, 34.12451235265, 'stackoverflow is awesome' ]
我想创建一个list_2只包含数字的内容:
list_2 = [ 1, 123131.131, 0.000001, 34.12451235265 ]
有没有简单的方法,或者我是否必须检查每个列表项的变量类型,只输出数字？
以我的个人资料为例,或者在本网站上查看任意数量的观点,记录网站上每页或对象的访问次数的过程是什么,我认为这包括:
问题是,计算用户请求的过程和最佳实践是什么？
编辑
我已将计算机语言添加到标签列表中,因为它们对我很感兴趣.随意包含任何实现该任务的库,模块和/或扩展.
这个问题可以改为: