پایتون :: بیسین - سایت تخصصی مهندسی آب

ابزار وبمستر

Bootstrap Example

عضويت در خبرنامه ايـميـل پايگاه بيسيــن - عضويت پس از کليک بر روي لينک فعال سازي که براي شما ارسال خواهد شد تکميل مي شود

پشتيباني شده با بيسين

تغییر و اجرای با پایتون یک مدل آزمون پمپاژ در MODFLOW


کار با اینترفیس های کاربری گرافیکی (GUI) می تواند آهسته باشد، زمانی که یک فرد می خواهد یک خطای محرمانه محکم بر روی یک مدل جریان جوی آب اجرا کند. تطبیق تست پمپاژ نیاز به مقدار زیادی تلاش برای تنظیم پارامترهای ثابت و گذرا به عنوان هدایت هیدرولیکی، انحصارطلبی عمودی، ذخیره سازی ویژه و عملکرد خاص دارد.


تخمین تغذیه بارش روزانه آبخوان با MODFLOW UZF و پایتون


فرایندهای چرخه آب سطحی و زیرزمینی مربوط به بارش (شکل و شدت) و پویایی رطوبت خاک است. این پویایی رطوبت خاک توسط نوع خاک و منطقه ریشه در یک مقیاس زمانی در هر روز یا حتی ساعتی تعیین می شود. این پدیده ها در کتاب های متنی هیدروژئولوژی متداول مورد توجه و بررسی قرار نگرفته اند، شاید به دلیل استفاده شدید از ابزارهای مدل سازی و مفهوم سازی و اعتبارسنجی پیچیده.

مطالعه آب های زیرزمینی مطالعه عدم قطعیت است. این معضل چیزی است که شما در حال تحصیل نمی بینید و فقط با مشاهدات خاصی در پیزومترها یا جریان پایه درک می کنید. تا زمانی که بعضی از ابزارهای جدیدی ایجاد شود که به ما اجازه می دهد که آب های زیرزمینی را درون صورت های متخلخل ببینیم، یک رزونانس مغناطیسی را خواهیم داشت، باید تلاش های تحلیلی قوی را برای درک منابع آب زیرزمینی انجام دهیم.


تجزیه و تحلیل باران های منطقه ای با پایتون


مقدمه

ما می خواهیم میانگین سالانه بارش را در مقیاس منطقه ای برای شمال پرو تحلیل کنیم. این مجموعه دارای 20 ایستگاه از ساحل بیابانی پرو، آند و جنگل های بارانی با تفاوت های ارتفاع و میزان بارش است.

هدف اصلی این است که الگوها و روندهای بارش را تجزیه و تحلیل کرده و آنها را با استفاده از پایتون و با استفاده از روش های مختلف ترسیم کنیم.

برای این کار ما از نرم افزار IPython که شما می توانید بر روی رایانه خود نصب کنید یا از wakari.io آن را در ابر مجازی اجرا کنید استفاده نمایید. شما می توانید اطلاعات ایستگاه برای این تمرین را در اینجا دانلود کنید.


استراتژی بهبود دقت موقعیت مکانی مجوزهای منابع آبی - بخش اول


قدیمی ترین و بزرگترین منطقه مدیریت آب در فلوریدا یک استراتژی برای بهبود دقت موقعیت مکانی مرزهای مجوز در نظر دارد که در GIS نگهداری و توسعه داده شده است. با استفاده از مرزهای بسته، که دارای دقت افقی بوده و با استانداردهای دقت ملی نقشه ها را برابری می کند، اداره ناحیه مجبور به انجام معامله ای بزرگ برای بهبود قابل توجه در دقت مکانی نیست.


HydroConnect چیست؟ ابزار داده هیدرلوژیک


HydroConnect یک ابزار عمومی و پیشرفته برای حفظ طیف گسترده ای از پردازش هیدرولوژیکی است. برای مثال می توان از داده های مدل از اندازه گیری ها استفاده کرد و یا پس از پردازش نتایج شبیه سازی را حفظ کرد. HydroConnect به طور کامل بر اساس بسته Vistrails نرم افزار منبع باز (www.vistrails.org) است و از دو ماژول سفارشی برای هماهنگ سازی داده ها استفاده می کند (که FileSync و FileSyncManager نامیده می شود). این ماژول ها برای مدل ملی و مرکز داده هلندی (NMDC)، همکاری چندین وزارتخانه هلندی جهت به اشتراک گذاشتن دانش، توسعه داده شدند. HydroConnect به همین نحو به منظور مدیریت گردش کار است، جایی که کابر محاسباتی می تواند


زبان برنامه نویسی پایتون برای مهندسی آب و هیدرولوژی


1.1 چرا پایتون؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی ساده و قدرتمند است. از بکارگیری واژه ساده، منظورم این است که آن را بسیار منعطف تر از زبان هایی مانند C می یابید اگر چه کند است. و از واژه قدرتمند، منظورم این است که می توان بسیاری از کدهای موجود را که در C، C++، Fortran و غیره نوشته شده است، به آن چسباند. جامعه کاربر این زبان رو به رشد است که بسیاری از ابزار را به راحتی در دسترس می کند. شاخص  پایتون، که یک میزبان بزرگ از کد پایتون است، در حال حاضر دارای بیش از چند ده هزار بسته است، که در مورد محبوبیت آن صحبت می کنند. استفاده از پایتون در جامعه هیدرولوژی نسبت به سایر زمینه ها خیلی سریع نیست، اما امروزه بسیاری از بسته های هیدرولوژیکی جدید در حال توسعه هستند. پایتون دسترسی به ترکیب خوبی از ابزارهای GIS، ریاضیات، و آمار و غیره را فراهم می کند، که باعث می شود یک زبان مفید برای هیدرولوژیست باشد. در زیر مزایای عمده پایتون برای هیدرولوژیست آمده است:


لزوم آشنایی هیدرولوژیست با زبان برنامه نویسی Python


در معرفی IGWMC و CSM باید گفت که اگر چه به قدرت ابزار هیدروژئولوژیکی نیستند، با این حال زبان برنامه نویسی Python به علت قابلیت های محاسباتی و گرافیکی آن در جامعه هیدرولوژیکی مورد علاقه است. بهتر از همه، اینکه آنها رایگانند. مکان خوبی برای یادگیری در مورد پایتون سایت توسعه دهنده آن به نشانی www.python.org است. دانلود برای چندین سیستم عامل در دسترس است. نسخه ای که در این بررسی در نظر گرفته شده در آدرس اینترنتی www.enthought.com قابل دسترس است که تحت ویندوز اجرا می شود.


آموزش پایتون: Pickling and Scaling


در آموزش های پیشین یادگیری ماشین با Python، ما پیش بینی را با استفاده از رگرسیون انجام دادیم و سپس با ماژول Matplotlib این پیش بینی را صورت دادیم. اکنون در اینجا درباره بعضی مراحل بعدی صحبت خواهیم کرد.


به یاد می آورم، اولین بار که من در تلاش بودم تا در مورد یادگیری ماشین بیاموزم، بسیاری از نمونه های تشریحی تنها تا آموزش و آزمون را پوشش می دادند، و سپس کاملا و بیکباره به قسمت پیش بینی پرش می کردند. از منابعی که آموزش، آزمون و پیش بینی بخشی را انجام می دادند، من حتی یک مورد را پیدا نکردم که الگوریتم را به وضوح شرح دهد. با مثال ها، و داده های کلی که اساسا بسیار کوچک هستند، بنابراین روند آموزش، آزمون و پیش بینی نسبتا سریع است. با این حال، در دنیای واقعی، داده ها احتمالا بزرگتر هستند و پردازش بسیار طولانی تر است. از آنجا که هیچ کس واقعا درباره این مرحله مهم صحبت نکرده بود، در اینجا قصد من این است که مطالب اطلاعاتی در مورد پردازش زمان و صرفه جویی در الگوریتم شما را شامل شود.


آموزش پایتون: رگرسیون - یادگیری ماشین و آزمون


خوش آمدید به بخش چهارم از آموزش ماشین با سری آموزش Python. در آموزش های قبلی، داده های اولیه را به دست آوردیم، ما آن را به صورت دلخواهی تغییر دادیم و دستکاری و اصلاح کردیم، و سپس شروع به تعریف ویژگی هایمان کردیم. Scikit-Learn اساسا نیازی به کار با Pandas و فریم های داده ندارد، من فقط ترجیح می دهم اطلاعات مربوط به آن را مدیریت کنم، زیرا سریع و کارآمد است. در عوض، Scikit-learn اساسا نیاز به آرایه های numpy دارد. داده های فرعی پانداها به راحتی می توانند به آرایه های NumPy تبدیل شوند، بنابراین فقط برای انجام کار برای ما صورت می پذیرد.


درباره بهترين هاي بيسيـــن بدانيد...

Bird

يکي از مهمترين اهداف اين سايت تهيه آموزش هاي روان از ابزارهاي کاربردي علوم آب است.

اهميت مطالعات محيطي با ابزارهاي نوين در چيست؟

امروز با فارغ التحصيلي جمع کثير دانشجويان سالهاي گذشته و حال، با گذر از کمي گرايي ديگر صرف وجود مدارک دانشگاهي حرف اول را در بازار کار نمي زند؛ بلکه سنجش ديگري ملاک؛ و شايسته سالاري به ناچار! باب خواهد شد. يکي از مهم ترين لوازم توسعه علمي در هر کشور و ارائه موضوعات ابتکاري، بهره گيري از ابزار نوين است، بيسين با همکاري مخاطبان مي تواند در حيطه علوم آب به معرفي اين مهم بپردازد.

جستجو در بيسين


ابزارهاي نوين

بیسین - سایت تخصصی مهندسی آب

بیسین جهت ارائه مطالب و خدمات تخصصی در حیطه نرم افزارها و مدل های شبیه سازی مهندسی آب با رویکرد پژوهشی-آموزشی ایجاد شده است که توسعه خود را در گرو همکاری مخاطبان می بیند.

اطلاعات سايت

  • www.Basin.ir@gmail.com
  • بهزاد سرهادي
  • تاريخ امروز:
  • شناسه تلگرام: SubBasin
  • شماره تماس: 09190622992-098