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  • 云图分析
    2021-06-19 05:13:42

    卫星云图在天气分析及预报中的应用

    随着气象卫星技术在气象部门应用的日益普及,利用卫星接收的气象资料极为丰富,并被广泛应用于气象业务领域,其中卫星云图在天气分析及预报业务中的使

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    伴随着我国气象卫星技术的不断成熟,其在气象部门的应用也逐渐普及。通过卫星可以获得及其丰富且准确的气象资料,因卫星云图在天气分析及预报业务中具有一定的优越性,因此卫星云图被广...

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    随着气象卫星技术在气象上应用的日益普及,利用卫星接收的气象资料极为丰富,并被广泛应用于气象业务领域,其中卫星云图在天气分析及预报业务中的使用越来越多,特别是在灾害性天气的监测和预报发挥了重要作用,利用云图做好天气预报工作,可...

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    在线生成词云图

    WordArt

    定制性比较强,支持中文,但是图中的词需要手动输入。Word Cloud Art Creator​wordart.comed29321a63913483fe51f18027d30599.png

    图悦

    支持分析大段文字并生成词云图,但是功能相对比较简单。图悦-在线词频分析工具-词云图制作软件​www.picdata.cn37eb44a7ea47bae4000b7cf444b1be1e.png

    Python生成词云图

    本文介绍使用Python程序生成词云图,它依赖的三方库wordcloud需要编译C++库,在Windows搭建环境比较复杂,建议在Linux系统中安装使用。

    下例中使用了urllib库从抓取网页内容,jieba库用于分词,wordcould库用于生成词云,代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt

    import jieba

    from wordcloud import WordCloud

    import urllib.request

    import html2text

    %matplotlib inline

    #url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/Pr04533M2chdA3pVA8idNA'

    url = 'http://baijiahao.baidu.com/s?id=1645663163087703799&wfr=spider&for=pc'

    page = urllib.request.urlopen(url)

    contents = page.read().decode()

    h = html2text.HTML2Text()

    h.ignore_links=True # 去掉超链接

    text = h.handle(contents)

    text = text.replace(' ', '')

    text = text.replace('*', '')

    text = text.replace('\n', ' ')

    cut_text = jieba.cut(text) # 分词

    result = " ".join(cut_text)

    print(result)

    wc = WordCloud(

    font_path='simhei.ttf',

    background_color='white',

    width=1000,

    height=600,

    max_font_size=50,

    min_font_size=10,

    max_words=200,

    mask=plt.imread('star.jpg') #mask图片

    )

    wc.generate(result)

    wc.to_file('ciyun.png') #图片保存

    plt.imshow(wc) # 显示图片

    plt.axis('off') #关闭坐标

    plt.show()

    读者替换网址后,重新运行即可生成词云图。其中的mask图片用于设置词云的形状,本例中使用了背景为白色,前景为黑色的图片star.jpg(注意使用jpg格式图片),效果如下图所示(左侧为mask,右侧为生成的词云图):

    展开全文
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    工具配置:

      操作系统:Ubuntu;

      IDE:pycharm集成环境

    爬虫思路:每个网站html文档具有各自的特点,分析目标网站html特征数据标签和属性是关键,结合python requests库,

    BeautifulSoup库,re库对目标数据提取,并保存至本地文件。再利用python jieba 库,wordcloud库,matplotlib库

    进行分词,最终制作云图。



    结合自身爬取需求,分析目标网站html文件发现,“经典问答”分布式结构下层依据科室分类,患者提出问题,并且每个

    科室最大网页篇幅仅仅有/?page=30。所需爬取数据标签和特征属性<a href='/pc/qa.....'>。

    废话不多说,代码如下:



    如上:词云生成代码;如下:词云图;









      

    展开全文
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    热力图(Heat Map)是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。那么热力图分为哪些类型?分别用于解决哪些问题呢?

    其用处可真的不小,主要应用于监控范围内的热点变化,热点可以代表许多状态,例如温度、密度等等,都可以作为划分的界限,根据表达情况的不同,热力图又可以应用到许多的场景中。地图热力图和业务数据分析的热力图最为常用,通过这种形式也可以很直观地表达。而现如今科技的迅速的发展中,物联网与互联网相互提升的时代中,迈向了工业4.0的新热潮,出现了工业互联网、5G 等等飞速发展的产物,在众多技术的支持下,机房监控的环境安全极为重要,喜冷怕热的设备,通过温度云图可以有效地检测到机房的运行状态。

    HT for Web 自主研发了强大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎,为可视化提供了丰富的展示效果。在 2D 组态 和 3D 组态 上,Hightopo(以下简称 HT )的 HT for Web 产品有着丰富的组态可供选择,本文将介绍借助 heatmap.js 热力图 HT 丰富的 3D 组态 搭建出的一个 机房温度云图

    在物联网的大趋势下,机房的设备信息以及一些环境信息变成了数据摆在了人们面前。在这个大数据的时代,数据的可视化不仅体现在数据值本身,更应该通过数据的变化来获取一些信息。我们今天的主题,机房温度云图,它通过不同的颜色来展示机房机柜温度的高低及变化,将之形象化出来,让人们更加直观的观察温度值的变化。

    案例预览地址:https://www.hightopo.com/demos/index.html

    系统分析

    数据中心运维,喜冷怕热。在服务器的丛林里,热点无处不在,如何采用安全的 RFID 新技术方案,从每个服务器真实的物理温度监控开始,准确得出机房的热点云图,是跨越传统技术方案,让运维人员轻松应对日常工作,有效保障用户资产安全的新课题。

    一、机房发现热点的办法

    当前,大部分数据中心的“热管理”依旧处于被动运维的阶段,即先发现热点,再进行处理,这种思维模式导致的后果有可能是“先热后冷”,稍有不慎,就会酿成大错。

    从技术角度看,这个锅不能由 IT 管理或运维人员来背当前的技术环境,人员发现机房热点的方式,通常有以下两种方式:

    1、手持温度测量仪实测,检测机柜或服务器温度。

    优点:经济、有效、检测温度精确高;

    缺点:耗体力,辐射大。

    2、自动检测方法,包括 DCIM 自动检测装置或 CFD 软件预测热点。

    优点:自动检测,省时省力,能把握机房的整体热点分布;

    缺点:软硬件成本大,并且由于颗粒度大,对微观的热点分布布局把握不准。

    二、热点分析的痛点

    从数据中心智慧化的运维发展趋势看,自动检测方法将会成为未来热点检测的方向。而数据可视化系统可以通过模型还原场景,面板承载数据的监控,底层则通过自动检测所采集的温度数据,反馈给可视化系统的温度云图来呈现出当前机房的热点分布,HT 的轻量模型建模是一种很好的解决方案,适用于机房检测温度呈现的可视化系统的搭建。

    效果实现

    一、轻量化场景

    传统的 可视化系统 常会采用 BIM(建筑信息模型 Building information modeling)软件,如 Autodesk 的 Revit 或 Bentley 这类建筑和工程软件,但这些 BIM 建模模型的数据往往过于庞大臃肿,绝大部分细节信息对楼宇自控意义不大,反而影响拖累了行业 Web SCADA 或 Web 组态监控的趋势,所以我们采用以 Hightopo 的 HT for Web 产品轻量化 HTML5/WebGL 建模的方案,实现快速建模、运行时轻量化到甚至手机终端浏览器即可 3D 可视化运维的良好效果。

    二、机房温度云图

    在数据中心机房中,随着业务需求的不断扩充,其计算规模和应用也在日益增加,其对应消耗的能源也在增加,产生的热量也在增加,需要及时获知数据中心机房内部的温度状况,才能有效地起到环境监控的作用,及时预防问题的发生,得以让数据中心在相对适宜的环境中运行工作。而温度云图的应用很大程度上解决了机房环境的问题之一——温度,这对于数据中心的作用得非常重要的一个环节。

    在机房环境监控系统中加入智能分析模块是必然趋势,机房环境监控智能分析可以将被动机房环境监控转化为主动机房环境监控,解放人力资源,提高机房环境监控效率。尽管目前机房环境监控系统分析能力和处理能力还不够成熟,但随着大数据、云计算等技术的兴起,将会极大提升机房环境监控系统的数据挖掘能力,解决智能分析的各项技术难点,因此具备高度智能化的智能分析模块的智慧机房将是机房环境监控行业的新趋势。

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空空如也

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