本文通过一个光谱分解示例来对 SERC文件进行，使用PySpTools包进行，绘制光谱，并使用(Spectral Angle Mapping)和(Spectral Information Divergence)对光谱端元进行。
HSI-PP 是一个独立的、自动化的、开源的高光谱图像处理平台，适用于植物表型分析中的各种应用，为植物研究界服务。下
c++调用matplotlib(二): https://blog.mangoeffect.net/cpp/call-matplotlib-on-cpp-2-html。c++调用matplotlib(三): h
书籍代码：
【代码】c++调用matplotlibcpp环境打包，能在其他环境独立运行。
原因分析：win10系统，只要是图标右下角带盾牌标志的软件，加入系统的启动文件夹：如：C:\ProgramData\Microsoft\W
R代码：
【代码】如何理解多元回归(多因变量)?(python)
在回归模型中，一般假设误差的均值为0，且不同误差项之间的方差相等、独立或者不相关但实际建模过程中，误差
1 基本概念BOX-COX变换是由博克斯与考克斯在1964年提出的一种应用非常广泛的变换，是对因变量y做如下变换： BOX-COX变换是一个幂变换族，λ=0时，成为对数变换。从概率分布角度看，当数据本身服从对数正态分布时，对数据做对数变换后其就服从正态分布。对数正态分布是右偏分布，有厚重的右尾。从数据看，如果数据中一些数值很大，但是小数值的数据更密集，个数更多，大数值数据较稀疏，个数较少，这样的数
若变量x1和x2的相关性增强，则β1和β2的方差会逐渐增大。当两者完全相关r=1时，方差变得无穷大。注意，多重共线性不影响拟合效果，
异常值分为两种情况：因变量异常和自变量异常。
值的选取原则：如下图所示，当。
回归分析的基本思想和方法以及回归的名称是由英国统计学家F·高尔顿提出。，如下图1-2所示。这种对应点不能分布在一条直线上的变量间的关系，即。回归方程的建立依赖于观察或实验积累的数据，又称为经验回归方程。，如下图1-1所示，统计上将这种关系的研究称为回归分析。，将这种变量间的关系称为相关关系或统计关系。：可以看到确定性的函》
比如，因变量与某些自变量的偏回归系数应该是正的，但是模型中却是负的，那这个模型即使通过了统计检验，也是没有意义的，更不能应用。对于一个具体的问题，当研究目的确定后，被解释变量容易确定，其一般直接表达研究的目的。通常，希望因变量(内生变量、被解释变量)和自变量(外生变量、解释变量)之间存在。，可以理解为同一时间采集
如有异常值出现、周期性因素干扰等。的，或者说线性回归方程是有效的，但。一个线性回归方程通过了。时，才能运用回归模型。
该教程旨在供任何经验水平的人学习如何使用 Python 进行大气科学和气象学的研究。
ClimateSERV 2.0允许开发从业者、科学家/研究人员和政府决策者可视化和下载历史降雨数据、植被状况数据以及180 天的降雨和温度预报，以增
解决方案：ASD（Analytical Spectral Devices）是一种用于地面光谱测量的设备，可以测量多个波长范围内的反射率。，然后保留足够的特征值
如今，遥感数据急剧增加。可以使用具有不同空间和时间分辨率的微波和光学图像，用于监测各种环境问题，例如森林砍伐、土地
这一节主要讲解误差的合成与分配。
案例：分析结果：
平方俗称“二乘”，因此得名最小二乘。其原理是在测量误差无偏(排除了系统误差影响)、正态分布和相互独立的条件下推
误差=测得值-真值。
对自然界的任何量进行实验和测量时，由于参与测量的5个要素–测量装置(测量仪器)、测量人员、测量方法、测量环境和被测对
这种数据类型的主要特点是所有观测对象的数据都是在同一时间截面上获取的，从而允许对不同统计单位（如国家、
很久没配置 python 新环境了，最近新项目需要进行配置，在配置过程中发现了不少问题，记录下。
总的来说：ctypes模块允许Python代码直接调用C语言函数，适用于只需要调用少量C语言函数的情况；Cytho
作者使用基于无人机的智利中南部泥炭地的高光谱图像。该图像有 41 个波段（10 nm 宽），范围为 480-880 nm，像素大小为 感处理的 python 脚本。
可能会从表达式中得到与所示不同的数字，这是因为随机数生成器将使用与示例中使用的不同种子进行初始化。在前面的代码片段中，将创建一个符号
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![[windows]c++调用matplotlibcpp详细过程及错误排查](https://s2.51cto.com/images/blog/202412/07002743_675325ff1ff4378777.png?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
