欲望大过了能力，由此产生了焦虑
最近在重构组里的代码上遇到一件稍微棘手的事情。导师的旧代码是使用Fortran编写的，其对一些Python无法方便读取的二进制数据做了非常精细的操作，导致将代码完全Python化的难度直线上升。折衷的方案是通过使用numpy.f2py工具，将Fortran代码转换成Python扩展，这样就引入了新的问题，如何将扩展的编译融合进Python包的打包和安装过程中。
meson构建系统是我在几个月前无意中了解到的新工具，其包含了能够帮助编译和打包的Python模块，并且现有的一些项目都已完全将meson作为后端，例如scipy，numpy。因此我决定将这作为一个练手的机会，使用meson来帮助构建这个Python包。
最近想要将导师的WRF工具包里的一些功能使用Python重写，因为想要使用优雅的方式实现，所以不可避免的涉及到了GRIB文件的读写。花了两天时间摸清楚了如何将数据写入GRIB文件，期间还遇到一些比较奇怪的问题。
最近自己搞的海雾识别可视化界面已经基本完善可用了，唯一的不足就是没有弄国际化。因为网上有关 PyQt 国际化的示例实在是太不全了，方法五花八门，甚至连 Stack Overflow 上都没有很好的解决方法。经过自己的不断搜索，以及阅读 PyQt 上的手册，终于搞明白了 PyQt5 和 PyQt6 两个版本 PyQt 国际化的方法。
女朋友说想画一个非对称的Colormap的图出来(也即0还是对应于白色，但是两侧的数值范围是不一样的)，于是就研究了一下，最后的效果如下
翻译自斯坦福大学网站上的一篇文章，A detailed example of how to use data generators with Keras。主要介绍了在面对大量数据时，如何通过编写数据生成器(DataGenerator)来实现动态加载数据的功能。
最近在研究如何从卫星数据中获取雾区数据的问题，有一个大难点就是双通道法反演时如何设置阈值的问题。最直接的方法就是先画一张不设置阈值的图，然后根据坐标打印一下数值，再设置一下阈值。但是这样来来回回要重复跑很多遍代码，为了简化工作量，便研究了一下如何通过鼠标点击图片即可打印出对应点的值。
今天下了ERA5的再分析数据准备做REOF，结果却发现报错说我的数据有缺测值。搜索了一番发现原来是ERA5的scale和offset导致的。
水博客+1
我画大饼说这个周末就要改完本科论文的，结果 pyart 的线性规划部分的函数越看越迷惑，写一篇帮自己梳理一下。
昨天开始改本科论文，发现了一个问题：如何给自己绘制的雷达 PPI 图添加上地图底图。
画地图底图的话肯定是用 Cartopy 或者是 cnmaps 来画，但是问题是雷达数据存放的形式是极坐标形式，而 Cartopy 或者 cnmaps 绘制地图使用的是经纬度坐标。将雷达数据由极坐标系转换为经纬度坐标系有一个小问题，就是数据量大。haversine 虽然可以根据两个地理位置的距离和角度计算经纬度，但是好像只能计算两个点之间的，一个一个点算的话太慢了。
后来我想到的解决办法是绘制两个图层，然后分别叠加到一起。matplotlib 的 Axes 类有一个 set_alpha 函数可以设置背景透明度，只需要让覆盖在上面的图层背景透明，显示出下面的图，就可以达到图层叠加的目的了。
昨天本来打算用 matplotlib 和 Cartopy 画几张海温图的，结果意外发现我的 Arch Linux 更新软件包以后，估计是 libc 版本太新导致 matplotlib break 了，只要一调用 plt.show 或者是 plt.savefig 必崩，给我人整傻了，又是更换内核又是搞虚拟机，今天下午临时装了一个 Ubuntu 22.04 用着，白白折腾了一天的时间 🤡。
更新：我发现不是 matplotlib break 了，是 Cartopy 和新版的 Shapely 不兼容导致的。执行以下命令从源码重新安装 Shapely 即可恢复正常。
1 | pip install "shapely<2" --no-binary shapely --force-reinstall |
我之前就用过 Cartopy，但是并不是特别熟。今天画海温图的时候顺便探索了一下，发现了几件有趣的事情，所以分享一下。