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萨加尔


得克萨斯大学奥斯汀分校

最后一次露面:2个月前|自2014年起活跃

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将国家离散成区域
首先从此处下载所有国家/地区的shapefile:https://hub.arcgis.com/datasets/esri::world-国家/关于。。。

2个月前| 0

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用NaN填充缺失天数的数据
虽然使用了一个循环,但我最终还是做到了:%create a index column first\u nan(:,1)=1:365;%比较一个矩阵。。。

4年前| 0

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用NaN填充缺失天数的数据
我有一个矩阵a,其中第一列有天数,第二列有相应的数据。。。

4年前| 1答案| 0

1.

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水平组合(马赛克)地理定位地球数据
您好,我正在处理hdf格式的MODIS 2级数据颗粒。读一个颗粒,我得到一个203*135大小的“纬度”矩阵,一个。。。

4年前| 0个答案| 0个

0

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nanmean给出了意想不到的结果
我用两种不同的方法计算nanmean。我有一个矩阵avg_terra_aqua1,大小为28*360000。在第一种方法中,。。。

4年前| 1答案| 0

1.

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在循环中使用horzcat组合大量文件
嗨,我需要使用horzcat水平组合100个矩阵。我有一个名为“data”的矩阵,大小为20*30*100,其中100个代表。。。

4年前| 1答案| 0

1.

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列全部为nan时的索引
我使用[m,d]=nanmax(r_all);在matlab中获得最大值和相应的索引。。。

5年前| 2个答案| 0

2.

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matlab中的互相关公式
看起来“xcorr”并没有直接计算皮尔逊相关系数。。。

5年前| 0

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matlab中的互相关公式
当我们使用带有“coeff”选项的函数“xcorr”计算互相关时,该函数是否计算Pearson correlation。。。

5年前| 2个答案| 0

2.

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在geoshow中隐藏NaN
我正在使用geoshow绘制一些数据,如下所示:geoshow(yy,xx,数据,'displaytype','texturemap');“数据”有很多不确定因素。。。

6年前| 2个答案| 0

2.

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在Matlab中使用PCA计算多个因素对单个因变量的贡献百分比
不幸的是,主成分分析可能不是你想要的工具。当变量的数量很大时,主成分分析更合适。。。

6年前| 0

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PCA函数的输入
根据你的目标,你可以把D作为另一个变量。在这种情况下,把a,b,c和d放在四列中。。。

6年前| 0

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PCA缩放和定心文档错误?
你弄错了一点。在执行PCA(Y)时,默认情况下,PCA再次将数据居中。所以如果你想得到和PC相同的值。。。

6年前| 0

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使用PCA区分两个变量
PCA当然可以为您的问题提供一些见解。在数据中运行PCA并查看不同的主组件。在你。。。

6年前| 0

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pca:丢失第一台pc
你们的问题不清楚,pca(X)将给出系数矩阵,其第一列表示第一原理的系数。。。

6年前| 0

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pca函数输出的解释
简而言之,您不能将一个主成分归因于特定变量,因为根据定义,主成分是。。。

6年前| 0

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在存在NaN或缺失值的情况下使用“xcorr”进行互相关
嗨,我正试图计算两个时间序列在不同滞后的互相关,但我的数据有很多NaN值。。。

6年前| 2个答案| 0

2.

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在pca中使用als算法
我使用“als”算法进行PCA,如下所示。当我指定特定数量的组件(此处为1)时,“解释”术语giv。。。

6年前| 0个答案| 0个

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南科夫给出了奇怪的结果
我有一个变量的标准化矩阵(aod_归一化),其大小为3653*12,其中3653是观察数,12。。。

6年前| 1答案| 0

1.

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绘制纬度、经度、高度、变量
不要介意!我可以通过一个小的调整来绘制我想要的。这就是我所做的:加载('coast.mat');长(低。。。

6年前| 0

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绘制纬度、经度、高度、变量
我有3个向量,分别是纬度、经度和海拔。我还有一个相应的3d矩阵,大小是纬度*长。。。

6年前| 4个答案| 0

4.

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如何在每个单元格中运行函数?
您好,我使用的函数“taylordiag”如下:[hp,ht,axl]=taylordiag(stn{1}(2,:),stn{1}(3,:),stn{。。。

7年前| 1答案| 0

1.

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如何计算两个三维矩阵之间的相关系数?
这在分析来自netcdf文件的气候数据时经常需要。气候变量存储在三维矩阵中(纬度、经度、时间)。。。。

7年前| 2个答案| 0

2.

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如何使用x、y、z值沿特定轴(例如x轴)旋转整个3d数据?
我需要将由x、y、z坐标定义的3d数据集沿x轴以指定角度旋转(例如45度)。这种轮换。。。

7年前| 2个答案| 1

2.

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