ObsPy

2020/5/1 更新： 哒哒嘿~翻译文档已被OBSPY官方采纳啦，大家可以上官网下载PDF文档。连接：https://docs.obspy.org/archive/   说明： obspy是一个针对地震领域开发的python库。其目的是使地震学软件包和工作流程的发展更为便利,也利用这些功能为地震学进入更大的科学python生态系统建桥铺路。obspy对地震学界内通常使用的几乎所有文件格式提供读写

总结：Anaconda 安装obspy踩过的坑以及解决办法 最近需要处理一些地震数据，下载安装了obspy. 谁又想到，这么简单的一个module，安装过程中真的有很多坑呀。为了避免大家在使用过程中遇到相同的坑，我简要分享一下我安装obspy的过程。 win10 系统，Anaconda3 采用官网给的安装方法：https://github.com/obspy/obspy/wiki/Installa

用Obspy读取segy的文件头并保存到csv数据库 读入Segy文件 from obspy.io.segy.segy import _read_segy filename = 'path.sgy'; segy = _read_segy(filename) 然后得到Segy文件（对象） 本文旨在读取segy的道头文件，因此，我们取其中一个trace的header检查一下都有哪些可以调用的函数或者

obspy.clients.fdsn — ObsPy的FDSN网络服务客户端 obspy.clients.fdsn包包含一个访问实现fdsn 网络服务定义的web服务器的客户端。 内容 基本的FDSN客户端用法 基本的Routing(路由)客户端用法 类&函数 模块 1.基本的FDSN客户端用法   第一步总是初始化客户端对象： >>>from obspy.clients.fdsn import

一开始在spyder中调用这个包得时候，显示 no module named obspy 分享一下自己得安装过程 首先，我是根据Installation via Anaconda · obspy/obspy Wiki · GitHub这个网址得操作来进行 打开anaconda prompt  第一步：$ conda config --add channels conda-forge 第二步：$ c

在obspy中获得Wood-Anderson仪器振幅 在地震学学习中，有时候需要对地震的震级大小进行确定，这个时候可能需要将原始波形进行转换，得到Wood-Anderson仪器振幅。这里简单举个例子介绍一下如何通过obspy获得Wood-Anderson仪器振幅。 导入需要的包： from obspy import read from obspy.io.sac import sacpz.attac

用obspy修改segy文件道头并保存 前言： 最近遇到一份公开的数据，segy的道头里面缺失的信息特别多，导致使用 SeismicUnix没办法正常把数据分离出来。 于是，用Python中的Obspy处理segy文件包中的方法修改了segy文件的道头。随后，再对修改道头的文件做之前的处理流程。 后言： SeismicUnix也可以修改道头。本文工作之前用Obspy读取道头信息并用Python绘制

import obspy.clients.fdsn import Client client = Client('IRIS') from obspy.clients.fdsn.header import URL_MAPPINGS >>> for key in sorted(URL_MAPPINGS.keys()): ... print("{0:<11} {1}".format(key,

关于obspy是做什么的，这里就不说了。主要介绍下obspy的安装。 obspy官方说是python2和python3都可以，这里建议用python3，所以先搞定python3，装好python3后，就剩下傻瓜是安装了。 一，python3的安装。 我在centos7和fedora上安装成功了，这里以这两个系统为例。 su，切换root用户。 如果你的系统是python2，首先，which pyt

1 查看python版本 which python python -v 2 相关库的安装 sudo yum install python-numpysudo yum install python-matplotlibsudo yum install python-future sudo yum install python-scipysudo yum install python-pathlib

1.问题描述 现在地震数据的分发通常使用Miniseed格式数据，而如果使用SAC及其他软件处理Miniseed格式地震数据时需要进行格式转化，Python的Obspy可将任意格式转换成其他格式的地震数据。 2.解决方案 利用glob可实现对文件夹里所有的mseed地震数据进行格式转换。 # convert miniseed to sac # miniseed -> sac import glob

是一个通用数据库处理框架(可以包含MSSQL POSTGRESQL,SQLITE EXCEL MYSQL DB2 ORACLE...只要你愿意实现接口就可以).很便捷地进行常用数据库操作(增删改查).其性能是几近纯ADO.NET.对于实体的查询采用emit实 现,如果您还不满意可用此框架的代码生成器直接生成纯ADO.NET SQL形式.其主要特色就是性能和便捷的操作.  

好吧，我对使用Scala/Spark还比较陌生，我想知道是否有一种设计模式可以在流媒体应用程序中使用大量数据帧（几个100k）？ 在我的示例中，我有一个SparkStreaming应用程序，其消息负载类似于： 因此，当用户id为123的消息传入时，我需要使用特定于相关用户的SparkSQL拉入一些外部数据，并将其本地缓存，然后执行一些额外的计算，然后将新数据持久保存到数据库中。然后对流外传入的每条

数据处理 可将字段的值进行处理得到最终结果 html标签过滤 内容替换 批量替换 关键词过滤 条件判断 截取字符串 翻译 工具箱 将文本链接标记为图片链接：如果字段的值是完整的url链接（非<img>标签内的链接），可将链接识别为图片 使用函数 调用接口

求大佬推荐个数据处理的开源项目，功能大概包含元数据管理、数据质量管理、数据共享交换、数据资源目录等几大功能？搜变gitee 也没找到个

本文向大家介绍使用python获取(宜宾市地震信息)地震信息，包括了使用python获取(宜宾市地震信息)地震信息的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 6月17日22分25分，四川省宜宾市长宁县发生了6.0级地震，成都高新减灾研究所与应急管理部门联合建设的大陆地震预警网成功预警本次地震，提前10秒向宜宾市预警，提前61秒向成都预警。 虽然自己还不能写出这么牛逼的系统，但是今天我想结合自己学到的

我遇到了一些数据，我想用许多不同的方式对它进行排序，例如按购买最多的最便宜的产品进行排序。我想一行一行地对文档进行分组，因为每行包含另一个“项目”。我附上了一张图片供参考。我更喜欢使用Java，但如果有必要，我会学习R。我是否手动将每行编码为数组？有400个项目，如果这是唯一的方法，我可以将其分成几天。 样品

Data Preparation You must pre-process your raw data before you model your problem. The specific preparation may depend on the data that you have available and the machine learning algorithms you want

在输入的JSON数据中，v的值越高，粒子越亮，并且它们从出发国家到目的国家的运行越快。 （请查阅Michael Chang的文章来 了解他是如何提出这个想法的）。Gio.js库会自动缩放输入数据的范围以便于更好的数据可视化。作为开发人员，您还可以定义自己的预处理数据的方式。