命令行用户指南
--co tiled=true --co blockxsize=256 --co blockysize=256 --co compress=LZW $ rio clip input.tif output.tif --bounds xmin ymin xmax ymax $ rio clip input.tif output.tif --like template.tif $ rio clip input.tif output.tif --bounds $(fio info features.shp --bounds) dst = scale_ratio * src + scale_offset $ rio convert in16.tif out8.tif --dtype uint8 --scale-ratio 0.0625 $ rio edit-info --crs EPSG:3857 example.tif $ rio edit-info --transform "[300.0, 0.0, 101985.0, 0.0, -300.0, 2826915.0]" example.tif $ rio edit-info --nodata 0 example.tif $ rio edit-info --colorinterp 1=red,2=green,3=blue,4=alpha example.tif $ rio edit-info --colorinterp RGBA example.tif $ rio mask input.tif output.tif --geojson-mask input.geojson $ rio mask input.tif output.tif --crop --geojson-mask - < input.geojson $ rio mask input.tif output.tif --invert --geojson-mask input.geojson $ rio info tests/data/RGB.byte.tif --indent 2 { "count": 3, "crs": "EPSG:32618", "dtype": "uint8", "driver": "GTiff", "bounds": [ 101985.0, 2611485.0, 339315.0, 2826915.0 ], "lnglat": [ -77.75790625255473, 24.561583285327067 ], "height": 718, "width": 791, "shape": [ 718, 791 ], "res": [ 300.0379266750948, 300.041782729805 ], "nodata": 0.0 } $ rio info tests/data/RGB.byte.tif --indent 2 --verbose { "count": 3, "crs": "EPSG:32618", "stats": [ { "max": 255.0, "mean": 44.434478650699106, "min": 1.0 }, { "max": 255.0, "mean": 66.02203484105824, "min": 1.0 }, { "max": 255.0, "mean": 71.39316199120559, "min": 1.0 } ], "dtype": "uint8", "driver": "GTiff", "bounds": [ 101985.0, 2611485.0, 339315.0, 2826915.0 ], "lnglat": [ -77.75790625255473, 24.561583285327067 ], "height": 718, "width": 791, "shape": [ 718, 791 ], "res": [ 300.0379266750948, 300.041782729805 ], "nodata": 0.0 } $ rio insp --ipython tests/data/RGB.byte.tif Rasterio 0.32.0 Interactive Inspector (Python 2.7.10) Type "src.meta", "src.read(1)", or "help(src)" for more information. In [1]: print(src.name) /path/rasterio/tests/data/RGB.byte.tif In [2]: print(src.bounds) BoundingBox(left=101985.0, bottom=2611485.0, right=339315.0, top=2826915.0) $ rio merge rasterio/tests/data/R*.tif merged.tif $ rio overview --build 2,4,8,16 $ rio overview --build 2^1..4 $ rio overview --ls $ GDAL_TIFF_OVR_BLOCKSIZE=256 rio overview --build 2^1..4 $ rio rasterize test.tif --res 0.0167 < input.geojson $ rio rasterize existing.tif --default_value 10 < input.geojson $ rio rasterize test.tif --like tests/data/shade.tif < input.geojson $ rio rasterize input.geojson test.tif --dimensions 1024 1024 $ rio rasterize --help $ cat << EOF | rio sample tests/data/RGB.byte.tif > [220649.99999832606, 2719199.999999095] > EOF [18, 25, 14] $ rio shapes tests/data/shade.tif --bidx 1 --precision 6 > shade.geojson $ rio shapes --mask --precision 6 tests/data/RGB.byte.tif | geojsonio $ rio stack RGB.byte.tif stacked.tif $ rio stack RGB.byte.tif --bidx 1,2,3 stacked.tif $ rio stack RGB.byte.tif --bidx 1..3 stacked.tif $ rio stack RGB.byte.tif --bidx ..2 RGB.byte.tif --bidx 3.. stacked.tif $ echo "[-78.0, 23.0]" | rio transform - --dst-crs EPSG:32618 --precision 2 [192457.13, 2546667.68] $ echo "[-78.0, 23.0, -76.0, 25.0]" | rio transform - --dst-crs tests/data/RGB.byte.tif --precision 2 [192457.13, 2546667.68, 399086.97, 2765319.94] $ rio warp input.tif output.tif --like template.tif $ rio warp input.tif output.tif --dst-crs EPSG:4326 $ rio warp input.tif output.tif --dst-crs '+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84' $ rio warp input.tif output.tif --dst-crs EPSG:4326 --dimensions 100 200 $ rio warp input.tif output.tif --dst-crs EPSG:4326 --bounds -78 22 -76 24 --res 0.1 $ rio warp input.tif output.tif --dst-crs EPSG:4326 --bounds -78 22 -76 24 --res 0.1 -- -0.1 $ rio warp --help

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在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





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