user8229029's questions

Estou usando a biblioteca metpy para fazer cálculos de clima. Estou usando a biblioteca multiprocessing para executá-los em paralelo, mas recebo raras exceções, que param completamente o programa. Não consigo fornecer um exemplo mínimo e reproduzível porque não consigo replicar os problemas com as funções da biblioteca metpy e porque há uma quantidade enorme de código que é executado antes que o problema ocorra e que não posso colocar aqui.

Quero saber como escrever código de multiprocessamento para dizer à função pool.starmap para PASSAR se encontrar um erro. O primeiro passo no meu código produz uma lista de argumentos, que então é passada para a função pool.starmap, junto com a função metpy (metpy.ccl, neste caso). A lista de argumentos para metpy.ccl inclui uma lista de níveis de pressão, temperaturas do ar e valores de ponto de orvalho.

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

Tentei escrever uma função generalizada que receberia a função metpy que eu passasse para ela e diria para ela passar quando encontrasse um erro.

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

Existe uma maneira de escrever a função "run_ccl" para que eu possa verificar se há erros na minha linha de código original - algo assim:

ccl_pooled = pool.starmap(run_ccl, ccl_argument_list)

Se não, qual seria a melhor maneira de fazer isso? EDIT: Para esclarecer, essas listas de argumentos têm milhares de pontos de dados. Quero passar o ponto de dados que causa o problema (e inserir um nan no resultado, "ccl_pooled", para esse ponto de dados) e continuar.

Quero calcular graus-dias crescentes com várias bases, usando temperatura diária mínima e temperatura diária máxima. Gostaria de fazer isso sem um loop for, se possível, para minimizar meu código.

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

Quero encontrar o número de graus-dia de crescimento para cada base para cada um dos dez dias para os quais tenho dados falsos de temperatura. Deve haver 10 valores de saída para cada uma das 3 bases.
Tentei o mapply da seguinte forma:

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

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

Isso produz uma saída incorreta onde eu honestamente não sei o que está fazendo. Quero que a saída seja igual a executar a função acima 3 vezes diferentes com as diferentes bases. Cada saída teria 10 valores gdd correspondentes às diferentes bases. Como eu faria isso usando uma função apply de algum tipo? Ou preciso de algo mais?

Estou lendo e analisando arquivos xml do BoardGameGeek xml API2. Para determinados arquivos, os arquivos xml que recebo não correspondem ao arquivo xml completo encontrado no URL. Aqui está um exemplo:

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'))}

O que acontece é que falta um pedaço do arquivo original no arquivo que salvei, especialmente a seção "versões". Não sei se é porque está corrompido ou com estilo xml ruim ou outra coisa. Achei que usar readLines leria exatamente o URL. Existe uma maneira de corrigir isso? Posso, de alguma forma, copiar literalmente o texto/código xml do arquivo on-line para o meu arquivo? Obrigado.

Quero usar padrões (listras, etc.) em um mapa do condado de Nebraska para distinguir entre os condados, em vez de cores. O código abaixo funciona, mas não consigo fazer com que as linhas sejam apenas linhas bonitas, simples e sólidas. Eles sempre aparecem como linhas grossas com bordas, o que é feio. Como faço para que meus padrões sejam apenas linhas simples, em ângulos diferentes, algumas tracejadas e outras sólidas? A documentação do pacote ggpattern é confusa para mim.

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))

"Ambos" é uma coluna que contém 3 fatores, 'Ambos', 'Nenhum' e 'Low_Income'. Quero que os padrões variem de acordo com esta coluna. Obrigado.