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    我猜測對於我遇到的問題有一個簡單的解決方案,但我遇到了一些麻煩。 我想下面map對象轉換:使用map2SpatialPolygons功能 require(maps) usa <- map("state") 爲SpatialPolygon對象: require(maptools) usa.sp <- map2SpatialPolygons(usa, IDs=usa$names,proj4st

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    我確定這個問題已經在其他地方得到了解答,但是我一直沒能通過搜索來想出它。 我有代表一個國家的城市的點數以及每個城市的人口。我也有縣的多邊形文件。我想找到每個縣內最大城市的位置。 這怎麼辦? 下面是一些數據 結構(名單(國家= C( 「我們」, 「我們」, 「我們」, 「我們」, 「我們」, 「我們」, 「我們」,「我們我們「,」我們「,」我們「,」我們「,」我們「,」我們「,」我們「,」我們「 「

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    新手ř程序員奮力空間組件添加到大的數據集(> 1500個OBS) 鑑於列表:觀察,對應的x/y點(未LAT /長)和屬性;我怎樣才能寫出一個算法來返回給定半徑(10)內所有觀測值的變量「Z」的總和。我需要爲每個觀察做到這一點。 簡化的數據報頭的內容如下: OBS X Y Z** A 56.55 -289.65 B 52.59 -287.82 C 58.34 -284.58

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    我有8個形狀文件,每個文件都包含許多河流流域的輪廓。我已經使用了rgdal,rgeos和sp的組合來讀取它們並形成8個SpatialPolygonsDataFrame對象的列表。我使用的代碼如下: unit.num <- c(13,18,19,29,41,75,79,80) GetCatchmentShapes <- function(x) { file.name <- paste("

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    我正在繪製一個地區的雨圖。我的問題是,當溫度高於規定的標準時,繪製一些白點。 功能: spplot( datavalue, main = list(label=main,cex=0.9), sp.layout = layout.list.compl(shapeBound,shapeSurround,complete=TRUE,0.45), xlim = xlim, ylim = yl

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    我有AMPL問題做了隨機規劃, 目前我有三個場景,每一個解決方案之前分配的概率。 for { t in 1..SIZE-1 by 2} { let Demand := DemandSeq[t]; let Resources := ResourcesSeq[t]; # change probability of each stage if StateSeq