Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #241 · 5 мај

Можно ли в Python создавать бинарные файлы? Конечно можно. Для этого в Python есть следующие инструменты: ▫️ тип данных bytes и bytearray ▫️ открытие файла в режиме wb (write binary) или rb (read binary) ▫️ модуль struct Про модуль struct поговорим в первую очередь. Файл в формате JSON или Yaml внутри себя содержит разметку данных. Всегда можно определить где список начался а где закончился. Где записана строка а где словарь. То есть формат записи данных содержит в себе элементы разметки данных. В binary-файле данные не имеют визуальной разметки. Это просто байты, записанные один за другим. Правила записи и чтения находятся вне файла. Модуль struct как раз и помогает с организацией данных в таком файле с помощью определения форматов записи для разных частей файла. Модуль struct преобразует Python-объекты в массив байт, готовый к записи в файл и имеющий определённый вид. Для этого всегда следует указывать формат преобразования (или, как оно здесь называется - запаковки). Формат нужен для того, чтобы выделить достаточное количество байт для записи конкретного типа объекта. В последствии с помощью того же формата будет производиться чтение. При этом следует помнить что мы говорим о типах языка С а не Python. Именно формат определяет, что записано в конкретном месте файла, число, строка или что-то еще. Вот какие токены формата у нас есть. Помимо этого, первым символом можно указать порядок байтов. На разных системах одни и те же типы данных могут записываться по-разному, поэтому желательно указать конкретный способ из доступных. Если этого не сделать, то используется символ '@', то есть нативный для текущей системы. В строке формата мы пишем в каком порядке и какие типы собираемся преобразовать в байты. Запакуем в байты простое число, токен "i". >>> import struct >>> struct.pack('=i', 10) b'\n\x00\x00\x00' Теперь несколько float, при этом нужно передавать элементы не массивом а последовательностью аргументов. >>> struct.pack('=fff', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Вместо нескольких токенов можно просто указать нужное количество элементов перед одним токеном, результат будет тот же. >>> struct.pack('=3f', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Теперь запакуем разные типы >>> data = struct.pack('=fiQ', 1.0, 4, 100500) я запаковал типы float, int и unsigned long long (очень большой int, на 8 байт) b'\x00\x00\x80?\x04\x00\x00...' Распаковка происходит аналогично, но нужно указать тот же формат, который использовался при запаковке. Результат возвращается всегда в виде кортежа. >>> struct.unpack('=fiQ', data) (1.0, 4, 100500) Как видите, ничего страшного! #lib#basic

Hashtags

#lib #basic

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #insar

当前筛选 #insar清除筛选

ГЕОЛОГИЯ & АРХЕОЛОГИЯ

@geologyarchaeology · Post #812 · 04.04.2026 г., 07:23

Најди слично Погледај

На днях вышла статья британских и новозеландских исследователей «Деформация, деформационные напряжения и скорости для Альпийско-Гималайского пояса по данным транс-континентальной спутниковой съемки Sentinel-1 InSAR и GNSS» Статья уже становится знаковым событием, символически совпавшим с новой Лунной миссией, хотя и обсуждается несравнимо меньше за пределами профессиональной сферы. Почему этот проект и новая МОДЕЛЬ СОВРЕМЕННЫХ СКОРОСТЕЙ ТЕКТОНИЧЕСКИХ ДВИЖЕНИЙ И ПАРАМЕТРОВ ДЕФОРМАЦИЙ – серьезное продвижение в развитии ТЕКТОНИКИ ЛИТОСФЕРНЫХ ПЛИТ в области геодинамики континентальной коры в пределах Альпийско-Гималайского пояса? 💣 Модель основана на спутниковых радарных изображениях Sentinel-1, полученных в период с 2016 по 2024 годы и демонстрирует средние поверхностные скорости и временные ряды на пространственном разрешении 1 км, протянувшиеся на расстояние более 11 000 км от юго-западной Европы до восточного Китая, охватывая площадь более 20 миллионов квадратных километров. 🌎 В проекте сформировано ПОЛЕ СКОРОСТЕЙ (множество векторов смещения точек поверхности), объединившее данные более чем 222 000 изображений Sentinel-1 SAR с новой широкой компиляцией скоростей GNSS, всё это объединено в единую евразийскую систему координат. 🏛 Это событие имеет, как это не покажется странным, отношение и к нашей теме – изучения геоархеологии ранней истории человечества… Изменения береговой линии Малой Азии за последние 2 тыс.лет, засыпание осадками или разрушение древних городов, катастрофическая сейсмичность исторического времени и деформации, зафиксированные археологически и эпиграфически. 🔍Теперь все это можно рассматривать на современной цифровой детализированной основе. Какие методы спутниковой геодезии лежат в основе изучения современной геодинамики исторических территорий, что такое Sentinel-1 InSAR и GNSS и их современные оригинальные приложения к археологии мы рассмотрим специально... 📖Deformation, strains and velocities for the Alpine Himalayan Belt from trans-continental Sentinel-1 InSAR & GNSS 📖📸 Основные активные разломы Альпийско-Гималайской орогении с тектоническими плитами региона и обозначением основных разломов. 📖📸 Топографическая карта пояса с основными горными зонами, отмеченными коричневым цветом. 📖📸 Скомпилированные и выровненные данные GNSS, использованные в этом исследовании, со скоростями, показанными относительно фиксированной евразийской системы координат. #тектоника#деформации#спутниковаягеодезия#InSAR#тектоникаплит

Hashtags

#тектоника #деформации #спутниковаягеодезия #insar #тектоникаплит

Город на карте

@geomapers · Post #475 · 13.11.2025 г., 10:15

Најди слично Погледај

Φ-Down Sentinel-1 Burst Search Φ-Down — библиотека Python, которая упрощает доступ к данным дистанционного зондирования Земли из Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE). Она предоставляет интерфейс для поиска, фильтрации и загрузки спутниковых снимков различных миссий Sentinel и сопутствующих наборов данных. В новой версии (v0.1.20) Φ-Down поддерживает поиск по “импульсам” (bursts) данных Sentinel-1 SLC, что помогает в создании временных рядов для радарной интерферометрии (InSAR) и во многих задачах регионального мониторинга, не требующих большого охвата. Поиск по burst’ам активируется настройкой burst_mode=True в запросе. Реализована фильтрация по burst_id, swath, поляризации и относительной орбите (relative orbit). 🖥Jupyter-блокнот с примером использования Sentinel-1 Burst Search #sentinel#python#InSAR#SAR#софт

Hashtags

#sentinel #python #insar #sar #софт