python半变异函数半变异函数分析

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15个Python入门小程序，你都知道哪些

有不少同学学完 Python 后仍然很难将其灵活运用。我整理15个 Python 入门的小程序。在实践中应用 Python 会有事半功倍的效果。

实现数学里的二元二次函数： f(x, y) = 2x^2 + 3y^2 + 4xy ，需要用到指数运算符 **

将一个正整数的个位数，以及除个位数外的部分分离。需要用到模（取余数）运算符 % ，和整除运算符 //

实现一个简单的累加器，可以接受用户输入3个数字，并将其累加。需要用到复合赋值运算符：+=

输入年份，判断是否是闰年。闰年判断方法：能被4整除，但不能被100整除；或者能被 400 整除。需要用到算术运算符和逻辑运算符

输入一个数字，判断基数还是偶数，需要模运算和 if ... else 结构

之前做过华氏度转摄氏度，现在通过分支结构实现二者互转。

输入三个边长度，判断是否构成三角形。构成三角形的条件：两边之和大于第三边。

输入成绩分数，输出分数对应的等级。

某企业的奖金根据销售利润按照如下规则计算提成。输入销售利润，计算奖金。

程序随机生成一个正整数，用户来猜，程序根据猜的大小给出相应的提示。最后，输出用户猜了多少次才猜中。

输入一个正整数，判断是否是素数。素数定义：大于1的自然数中，只能被1和它本身整除的自然数。如：3、5、7

用程序实现石头剪刀布游戏。

字典的key是姓名，value是身高，现在需要按照身高对字典重新排序。

将二元二次函数封装在函数中，方便调用

初学python的小伙伴注意哦~不要只依赖于教程，而忽视实操的能力。不然，是很难有进步的。可以多动动手，尝试一下，积累经验。

Python实现全角半角转换的方法

本文实例讲解了Python实现全角半角转换的方法，相信对于大家的Python学习能够起到一定的参考借鉴价值。如下所示：

一、全角半角转换概述：

全角字符unicode编码从65281~65374 （十六进制 0xFF01 ~ 0xFF5E）

半角字符unicode编码从33~126 （十六进制 0x21~ 0x7E）

空格比较特殊,全角为 12288（0x3000）,半角为 32 （0x20）

而且除空格外,全角/半角按unicode编码排序在顺序上是对应的

所以可以直接通过用+-法来处理非空格数据,对空格单独处理

二、全角转半角：

实现代码如下：

def strQ2B(ustring):

"""把字符串全角转半角"""

rstring = ""

for uchar in ustring:

inside_code=ord(uchar)

if inside_code==0x3000:

inside_code=0x0020

else:

inside_code-=0xfee0

if inside_code0x0020 or inside_code0x7e: #转完之后不是半角字符返回原来的字符

rstring += uchar

rstring += unichr(inside_code)

return rstring

三、半角转全角：

实现代码如下：

def strB2Q(ustring):

"""把字符串半角转全角"""

rstring = ""

for uchar in ustring:

inside_code=ord(uchar)

if inside_code0x0020 or inside_code0x7e: #不是半角字符就返回原来的字符

rstring += uchar

if inside_code==0x0020: #除了空格其他的全角半角的公式为:半角=全角-0xfee0

inside_code=0x3000

else:

inside_code+=0xfee0

rstring += unichr(inside_code)

return rstring

四、测试代码：

a = strB2Q("abc12345")

print a

b = strQ2B(a)

print b

输出:

abc12345

感兴趣的朋友可以调试运行一下，相信会有一定的收获。

在arcgis中克里金差值需要多少个点

什么是克里金插值？

克里金插值又称空间局部插值法，是以半变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。南非矿产工程师D.R.Krige在寻找金矿时首次运用这种方法，法国著名统计学家G.Matheron随后将该方法理论化、系统化，并命名为Kriging，即克里金方法。——引自《地理信息系统空间分析实验教程》

2.克里金插值的适用条件？

区域化变量要存在空间相关性，即半变异函数和结构分析的结果表明区域化变量存在空间相关性。

3.克里金插值需要注意的点？

数据应符合前提假设。例如，普通克里金要求数据变化呈正态分布。

数据应尽量充分，样本数尽量大于80，每一种距离间隔分类中的样本对数尽量多余10对。

在具体建模过程中，很多参数是可调的，且每个参数对结果的影响不同。

当数据足够多时，各种插值方法的效果基本相同。（我理解的数据足够多，是指数据量在500以上）

4.克里金方法的分类？

普通克里金、简单克里金、泛克里金、协同克里金、对数正态克里金、指示克里金、概率克里金和析取克里金。

下面我将以普通克里金为例，进行石家庄主城区住宅价格的克里金插值教学。普通克里金是区域化变量的线性估计，它假设数据变化呈正态分布，认为区域化变量的期望值是未知的常量。插值过程类似于加权滑动平均，权重值的确定来自于空间数据分析。

1.首先打开地统计工具条.

右键ArcGIS工具条，勾选Geostatistical Analyst模块。