个人做网站怎么赚钱,重庆网站外包,在线图片编辑器下载,服装厂家数据转换器是内置于 getPixels、computePixels、listFeatures 和 computeFeatures 中的客户端转换能力。通过指定兼容的文件格式，这些方法可以返回 Python 原生格式的数据，如用于栅格的结构化 NumPy 数组和用于矢量的 Pandas DataFrames 或 GeoPandas GeoDataFrames。对于矢量…数据转换器是内置于 getPixels、computePixels、listFeatures 和 computeFeatures 中的客户端转换能力。通过指定兼容的文件格式，这些方法可以返回 Python 原生格式的数据，如用于栅格的结构化 NumPy 数组和用于矢量的 Pandas DataFrames 或 GeoPandas GeoDataFrames。对于矢量，listFeatures 和 computeFeatures 方法将在返回 Python 对象之前发出多个网络请求来获取表格的所有页面。
所有这些方法都使用交互式处理环境将数据从 Earth Engine 服务器传输到客户端计算机，该环境经过优化，可以快速回答小型请求。因此，它对请求大小和计算时间施加了限制。在编写分析时，您需要记住这一点，并决定是否使用批量处理环境导出数据会更好。例如，请参阅参考文档中的 ee.date.computePixel 限制。
数据转换器的常见用例包括并行获取许多小的图像块（例如，训练 ML 模型或自动串行工作流）以及使用您喜欢的 Python 库进行可视化和数据探索。本笔记本重点介绍数据探索和可视化；如果您有兴趣了解并行获取数据，请参阅 Medium 博客文章“Pixels to the people!”。
导入包： import altair as alt
import ee
import eerepr
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from mpl_toolkits.axes_grid1 import ImageGridee.Authenticate()
ee.Initialize()
