user8229029's questions

我正在使用 metpy 库进行天气计算。我正在使用多处理库并行运行它们，但我遇到了罕见的异常，这些异常会完全停止程序。我无法提供一个最小的可重现示例，因为我无法复制 metpy 库函数的问题，而且在问题发生之前运行了大量代码，我无法在此处放出。

我想知道如何编写多处理代码来告诉pool.starmap函数在遇到错误时通过。我的代码中的第一步生成一个参数列表，然后将其与metpy函数（在本例中为metpy.ccl）一起传递给pool.starmap函数。metpy.ccl的参数列表包括压力级别、空气温度和露点值的列表。

ccl_pooled = pool.starmap(mpcalc.ccl, ccl_argument_list)

我试图编写一个通用函数，它将接受我传递给它的 metpy 函数并在遇到错误时告诉它通过。

    def run_ccl(p,t,td):
        try:
            result = mpcalc.ccl(p,t,td)
        except IndexError:
            pass

有没有办法让我编写“run_ccl”函数，以便我可以检查原始代码行中的错误 - 如下所示：

ccl_pooled = pool.starmap(run_ccl, ccl_argument_list)

如果不是，那么最好的方法是什么？编辑：澄清一下，这些参数列表有数千个数据点。我想传递导致问题的数据点（并在结果中为该数据点输入一个 nan，“ccl_pooled”），然后继续。

我想使用多个基准、最低日温度和最高日温度来计算生长度日数。如果可能的话，我想不使用 for 循环来执行此操作以最小化我的代码。

bases <- c(40,45,50)
tmin <- runif(10,30,70)
tmax <- runif(10,55,95)

我想找出我拥有的十天假温度数据中每个基地的生长度日数。这 3 个基地中的每一个应该有 10 个输出值。
我尝试了 mapply，如下所示：

gdd_func <- function(tmin,tmax,bases){
   (tmin + tmax)/2 - bases}

test <- mapply(gdd_func,tmin,tmax,bases)

这会产生错误的输出，老实说，我不知道它在做什么。我希望输出等于使用不同的基数运行上述函数 3 次。每个输出将有 10 个对应于不同基数的 gdd 值。我如何使用某种应用函数来做到这一点？或者我还需要其他东西吗？

我正在从 BoardGameGeek xml API2 读取并解析 xml 文件。对于某些文件，我返回的 xml 文件与 url 中找到的完整 xml 文件不匹配。这是一个例子：

library(XML)
library(xml2)
bgg_url_api2 <- paste0('https://boardgamegeek.com//xmlapi2/thing?id=',toString(73994),
                     '&type=boardgame,boardgameexpansion,boardgameaccesory,rpgitem,rpgissue,videogame&versions=1&stats=1&videos=1&marketplace=1&pricehistory=1&comments=1')

data_api <- readLines(bgg_url_api2)

if (!'try-error' %in% class(try(xmlParse(data_api)))){xmlfile_api = xmlParse(data_api)
  saveXML(xmlfile_api, paste0('D:\\BGG\\BGG_xml_files_api2\\bgg_test.xml'))}

发生的情况是，我保存的文件中缺少原始文件的一部分，尤其是“版本”部分。我不知道这是否是因为它已损坏或错误的 xml 样式或其他原因。我认为使用 readLines 可以准确读取 url。有没有办法来解决这个问题？我可以以某种方式将在线文件中的 xml 文本/代码逐字复制到我的文件中吗？谢谢。

我想在内布拉斯加州的县地图中使用图案（条纹等）来区分县，而不是颜色。下面的代码可以工作，但我无法让线条变得漂亮、简单、实线。它们总是显示为带有边框的粗线，这很丑陋。如何使我的图案只是不同角度的简单线条，其中一些是虚线，一些是实线？ggpattern 包的文档对我来说只是令人困惑。

ggplot(ne_counties_dataframe) + geom_sf(data = ne_counties_dataframe, color = 'black', lwd = 0.5) + 
geom_sf_pattern(aes(pattern = Both, pattern_color = 'white', pattern_fill = Both, pattern_density = 0.1))

“两者”是包含 3 个因素的列：“两者”、“两者都不是”和“低收入”。我希望本专栏的模式有所不同。谢谢。