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Générer une entrée dynamique avec un script python

Générer une entrée dynamique avec un script python


J'utilise 10.2.2 ArcGIS, je veux créer un script python et avoir le script suivant :

Je suis nouveau sur ce sujet car je peux utiliser sys.argv [] ou GetParameterAsText ? car puis-je créer des coordonnées d'entrée dynamiques et le nom du fichier de formes de sortie

arcpy.env.workspace = 'C:UsersModelo IDEALPuntos.gdb' arcpy.env.overwriteOutput = True sr = arcpy.SpatialReference('WGS 1984') arcpy.env.outputCoordinateSystem = sr latitude = 14.024982 = - 89.962368 p = arcpy.Point(longitude, latitude) pg = arcpy.PointGeometry(p) arcpy.CopyFeatures_management(pg, 'salida.shp')

Vous pouvez transformer votre script en outil et le configurer pour accepter des paramètres. Cela fonctionnera comme n'importe quel autre outil de la boîte à outils. C'est un processus plus détaillé que ce qui peut être mis ici, mais le lien devrait vous aider à démarrer.

Vous pouvez également simplement demander les coordonnées et le nom du fichier via raw_input, mais je peux voir que cela est très sujet aux erreurs.


Si vos données de coordonnées sont stockées dans une table, un shp ou une classe d'entités, vous pouvez lire vos données de coordonnées à l'aide d'un curseur de recherche et utiliser une boucle « for ». Ce qui ressemblerait à quelque chose comme ça :

curseur = arcpy.da.SearchCursor(file_With_Coord_Data_Here,["name","lat","long"]): pour la ligne du curseur: latitude = row[1] longitude = row[2] p = arcpy.Point(longitude, latitude) pg = arcpy.PointGeometry(p, sr) arcpy.CopyFeatures_management(pg, row[0] + '.shp')

Selon l'endroit exact où vous vouliez enregistrer la sortie, vous devrez fournir un nom de chemin de fichier complet :

outFile = os.path.join(r'C:	emp', row[0] + '.shp')

ou équivalent.


JavaScript

Avec HTML et CSS, JavaScript est l'une des technologies de base du World Wide Web. [10] Plus de 97% des sites Web l'utilisent côté client pour le comportement des pages Web, [11] incorporant souvent des bibliothèques tierces. [12] Tous les principaux navigateurs Web disposent d'un moteur JavaScript dédié pour exécuter le code sur l'appareil de l'utilisateur.

La norme ECMAScript n'inclut aucune entrée/sortie (E/S), telle que la mise en réseau, le stockage ou les installations graphiques. En pratique, le navigateur Web ou un autre système d'exécution fournit des API JavaScript pour les E/S.

Les moteurs JavaScript n'étaient à l'origine utilisés que dans les navigateurs Web, mais ils sont désormais des composants essentiels d'autres systèmes logiciels, notamment des serveurs et une variété d'applications.

Bien qu'il existe des similitudes entre JavaScript et Java, y compris le nom du langage, la syntaxe et les bibliothèques standard respectives, les deux langages sont distincts et diffèrent considérablement dans leur conception.


Abstrait

La compréhension des impacts potentiels du changement climatique est compliquée par les représentations spatiales incohérentes entre les ensembles de données et les modèles en grille, et les modèles d'utilisation des terres avec des régions plus vastes définies par des critères géopolitiques et/ou biophysiques. Ici, nous quantifions la sensibilité des sorties du modèle d'évaluation du changement global (GCAM) à la délimitation des zones agro-écologiques (ZAE), qui sont normalement basées sur le climat historique (1961-1990). Nous reconstruisons les régions terrestres du GCAM en utilisant le climat projeté (2071-2100) et trouvons de grandes différences dans l'utilisation future des terres estimée qui correspondent aux différences de prix des produits agricoles et de volumes de production. Il est important de noter que les ZAE historiquement délimitées subissent des impacts climatiques spatialement hétérogènes au fil du temps et ne fournissent pas nécessairement une productivité initiale des terres plus homogène que les ZAE projetées. Nous concluons que les critères non climatiques pour la délimitation des régions d'utilisation des terres sont probablement préférables pour modéliser le changement d'utilisation des terres dans le contexte du changement climatique, et que l'incertitude associée à la délimitation des terres doit être quantifiée.


Évaluation

Pour cette année, nous avons développé une nouvelle métrique de notation qui récompense la détection correcte des événements de FA paroxystique. La métrique de notation comprend deux étapes :

  • la première étape consiste à classer les types de rythme : rythme non AF (N), rythme AF persistant (AFF) et le rythme AF paroxystique (AFp).
  • la deuxième étape consiste à localiser les points de début et de fin de toutes les prédictions d'épisodes de FA.

Les participants sont uniquement tenus de fournir les emplacements de début et de fin finaux pour les épisodes de FA. Si l'enregistrement ECG actuel est classé comme AFf, les emplacements de début et de fin fournis doivent être les premier et dernier points d'enregistrement. Si l'enregistrement ECG est classé comme N, la réponse doit être une liste vide.

Figure 1. La matrice de notation pour la classification globale du rythme.

Une matrice de notation (comme le montre la figure 1) est conçue pour récompenser d'abord les bonnes réponses et pénaliser les erreurs de diagnostic pour les trois types de rythme. Soit Ur le score pour cette évaluation d'étape.

Figure 2. Instance de classement pour les détections de début et de fin d'épisodes de FA.

Ensuite, la détection des points de début et de fin de l'épisode de FA sera notée (récompense uniquement), et la récompense est basée sur la cohérence entre les points de début (ou de fin) détectés et les réponses annotées. La figure 2 donne l'explication détaillée. Soit Ue les scores pour évaluer la détection des points de début et de fin. Nous récompensons Ue avec +1 si le point de début (ou de fin) détecté est à ±1 temps de la position annotée, et Ue avec +0,5 s'il est à ±2 temps. Notez qu'un enregistrement de FA paroxystique peut contenir plusieurs épisodes de FA et que les points de début et de fin seront notés séparément (récompensés). Un poids
M a max < M r , M a >frac> est affecté à U e U_e , où M a M_a et M r M_r sont le nombre d'épisodes de FA à partir des réponses annotées et des prédictions, pour chaque enregistrement respectivement. La surestimation des épisodes de FA peut entraîner des scores plus faibles. Le score final U U est la somme de U r U_r et U e U_e , et est défini comme:


Voir la vidéo: creation dun exécutable à partir dun projet Python