معرفی شرکت ها


earthnet-0.3.9


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

EarthNet2021 Toolkit: Download, Evaluation, Plotting
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل earthnet-0.3.9
نام earthnet
نسخه کتابخانه 0.3.9
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Vitus Benson
ایمیل نویسنده vbenson@bgc-jena.mpg.de
آدرس صفحه اصلی https://earthnet.tech
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/earthnet/
مجوز -
# EarthNet Toolkit The EarthNet2021 Toolkit. # Documentation Find more information on https://www.earthnet.tech. # Install ``` pip install earthnet ``` # Downloading new dataset EarthNet2021x Ensure you have enough free disk space! We recommend 1TB. ``` import earthnet as en en.download(dataset = "earthnet2021x", split = "train", save_directory = "data_dir") ``` Where `data_dir` is the directory where EarthNet2021 shall be saved and `splits` is `"all"`or a subset of `["train","iid","ood","extreme","seasonal"]`. # Scoring new dataset EarthNet2021x Save your predictions for one test set in one folder in the following way: `{pred_dir/region/cubename.nc}` Name your NDVI prediction variable as `"ndvi_pred"`. Then use the `data_dir/dataset/split` as the targets. Then compute the normalized NSE over the full dataset: ``` import earthnet as en scores = en.score_over_dataset(Path/to/targets, Path/to/predictions) print(scores["veg_macro_score"]) ``` Alternatively you can score a single minicube: ``` import earthnet as en df = en.normalized_NSE(Path/to/target_minicube, Path/to/prediction_minicube) print(df.describe()) ``` # Download Ensure you have enough free disk space! We recommend 1TB. ``` import earthnet as en en.Downloader.get(data_dir, splits) ``` Where `data_dir` is the directory where EarthNet2021 shall be saved and `splits` is `"all"`or a subset of `["train","iid","ood","extreme","seasonal"]`. Alternatively if package was installed locally: ``` cd earthnet-toolkit/earthnet/ python download.py -h python download.py "Path/To/Download/To" "all" ``` For using in the commandline. # Use EarthNetScore Save your predictions for one test set in one folder in one of the following ways: `{pred_dir/tile/cubename.npz, pred_dir/tile/experiment_cubename.npz}` Then use the Path/To/Download/To/TestSet as the targets. Then use the EarthNetScore: ``` import earthnet as en en.EarthNetScore.get_ENS(Path/to/predictions, Path/to/targets, data_output_file = Path/to/data.json, ens_output_file = Path/to/ens.json) ``` # Get Coordinates for a cube Getting Lon-Lat-coordinates for a cube or tile is as simple as: ``` import earthnet as en en.get_coords_from_cube(cubename, return_meso = False) en.get_coords_from_tile(tilename) ``` # Plotting a cube Creating a gallery view for a cube is done as follows: ``` import earthnet as en import matplotlib.pyplot as plt fig = en.cube_gallery(cubepath, variable = "ndvi") plt.show() ``` Creating a NDVI timeseries view for a cube is done as follows: ``` import earthnet as en import matplotlib.pyplot as plt fig = en.cube_ndvi_timeseries(predpath, targpath) plt.show() ```


نیازمندی

مقدار نام
- numpy
- scipy
- scikit-image
- tqdm
- fire
- pyproj
- pandas
- s3fs
- xarray
- netcdf4


نحوه نصب


نصب پکیج whl earthnet-0.3.9:

    pip install earthnet-0.3.9.whl


نصب پکیج tar.gz earthnet-0.3.9:

    pip install earthnet-0.3.9.tar.gz