登录
注册
English
全站
新闻文章
元数据
会议信息
搜索
申请观测
科学数据
数据检索
数据汇交
数据目录
专题服务
NADC活动
天文会议系统
论文数据贮藏库
天文学名词
软件工具
云资源
公众频道
万维望远镜
公众超新星搜寻
日食计算器
ESASky
科普专题
全民科学
排序 :
默认
相关度降序
相关度升序
时间降序
时间升序
漫游大赛系列教学:一招解决选题难
图2:LAMOST DR6 v1数据检索界面 2、清
洗
数据 点击Search按钮后,会进入到数据详情页面,在这个页面上选择“Save As—CSV”就可以将数据保存下来了 ...
清
洗
后的数据就可以直接导入万维望远镜进行可视化了。
图4:原始数据文件 图5:清
洗
后的数据文件 3、找到可能会用到的图片及配乐 为了丰富漫游内容,可以插入LAMOST的照片(检索“LAMOST”)、前六年巡天的天区覆盖图 ...
经典服务案例:天文底片数字化项目数据汇交与技术服务
中心为项目提供数据清
洗
、数据整理服务和资料汇交,完成珍贵历史资料的开放共享。
特别策划:走出天文数据可视化新手村(上)
1.2 数据清
洗
获取到原始数据后,需要进行一定的预处理,进行数据清
洗
可以: 确保数据质量:原始数据可能包含重复、缺失、异常值或不一致的信息。
通过数据清
洗
,可以检测并修复这些问题,提高数据的准确性和完整性。 确保一致性:数据清
洗
有助于确保数据的一致性,使得相同类型的数据具有相同的格式、单位和范围,便于进行比较和分析。
提高数据可视化效果:清
洗
数据可以改善数据可视化的效果。干净的数据能够更好地支持图表和图形的生成,使得数据更易于理解和传达。
数据清
洗
技术种类很多,因为我平时对Python编程语言和pandas库很熟悉,于是决定选择使用这种方法操作。
数据可视化 完成数据清
洗
之后,就进入数据可视化步骤了。我尝试着使用了三种不同的工具来操作,大家也可以根据需要选择不同的工具进行数据展示哦!
国家天文科学数据中心发布中国天文底片数字化数据-单次曝光图像及天体测量星表
上海底片数字化实验室在全面的底片信息统计基础上,对底片进行清
洗
和数字化扫描,最终获得了29,314张数字化图像。
特别策划:走出天文数据可视化新手村(下)
在上一期的分享里,我们一起完成了天文数据的检索、清
洗
,同时还学会了用Matplotlib对天文数据进行可视化呈现。还有哪些好用的可视化利器呢?本期精彩继续!
我们使用cookies为您提供更好的体验。继续使用本网站,即表示您同意按照我们的
Cookie 政策
使用cookie。
接受