利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib、numpy和matplotlib。pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口，通过这个库可以将Grib数据读取出来；numpy是Python的一种开源的数值计算扩展，这种工具可用来存储和处理大型矩阵；matplotlib是python著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相
当今社会，天气的变化对我们的生活产生着越来越大的影响。为了更好地了解天气状况，越来越多的人开始使用天气查询小程序。今天，介绍的是一款实用的天气查询小程序——杰森气象。杰森气象是一款功能强大的天气查询小程序，它可以帮助我们随时了解天气状况
原创
2023-06-18 17:44:32
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package com.parse_report;
import com.report.utils.ParseUrl;
/**
* Create by JIUN 2018/7/14
*/
public class Main {
/**
* @description 主程序入口
* @param args
* @throws Exception
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2024-01-18 17:07:24
278阅读
#地区改为自己所在地区#导入数据库 import pandas as pd import numpy as np#设置表头 header=['日期','时间','市县（区）','省份','温度','湿度','气候','气候（英）','气候代码','空气质量（AQI）','PM2.5计算的空气质量','气压','能见度','风力','风力等级','风速','实时降水量','24小时降水量'] #将每
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2023-07-29 21:05:13
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此前在6月份的苹果WWDC大会后推出MacOS Monterey测试版，让一部分人率先体验了一把，但却发现了软件兼容性差以及观看流媒体视频卡顿等问题。如今伴随着新款MacBook Pro的发布，macOS Monterey也迎来了正式版。 虽然macOS Monterey增加了不少的新功能，但实际上用户真的需要或者可能去使用的功能却不多。那么MacOS Monterey到底值不值得升级？接下来就结
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2023-06-27 19:52:13
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## 雷达图天气实况 Python
随着科技的不断发展，人们对天气预报的精确性和实时性要求也越来越高。雷达图是一种常用的天气预测工具，通过雷达图可以清晰地展示出降水、风向等天气信息，帮助人们更好地了解天气状况。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 来获取天气数据，并通过雷达图展示天气实况。
### 获取天气数据
首先，我们需要获取实时的天气数据。在 Python 中，我们可以使用第三方
原创
2024-04-20 06:31:33
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由于工作需要，将对我常用的python绘图脚本进行封装，为了防止代码丢失、忘记使用流程等，写个博客记录下。 要加载的包import os
import matplotlib.ticker as mticker
import netCDF4 as nc
import matplotlib.path as mpath
import cmaps
import matplotlib.pyplot as p
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2023-12-19 20:57:58
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Python 在气象上的应用0.7892019.03.15 23:19:31字数 913阅读 1,024为什么选择python功能齐全的编程语言，真正面向对象喜欢可读的代码出版质量图绘制轻松读/写netcdf和grib数据轻松使用Fortran / C / C ++广泛的库支持数字和非数字工作科学计算1.Numpy Numpy是python科学计算的基础包，它提供以下功能(不限于此)： (
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2023-08-08 14:58:26
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散点图可以显示观察数据的分布，描述数据的相关性，matlibplot也可以绘制散点图，不过我一般优先使用seaborn库的sctterplot()绘制，下面就介绍一下如何用seaborn.scatterplot()绘制散点图。1. sctterplot()参数说明x,y:输入的绘图数据，必须是数值型数据hue:对输入数据进行分组的序列
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2023-10-17 19:46:25
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在《Python可视化Seaborn库详解——绘图设置》一文中，我们介绍了Seaborn库的绘图参数设置，本文我们将介绍具体的绘图方法。其实虽然Seaborn库看着绘图函数多，但有几个函数的泛化性非常强，通过参数的设置是可以绘出多种图形的。为了便于掌握这些函数，本文会对这些方法进行归纳整理，力争做到提纲挈领的目的。01绘图方法分类结合图形的性质，将常规的可视化图形分为了三类。其中，线性关系所涉及到
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2023-10-11 19:06:31
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matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数，但是该函数要求x轴是数字类型。pandas的plot函数里，散点图类型‘scatter‘也要求数字型的，用时间类型的会报错。在搜索阅读了几十篇网文后，摸索出画散点图的简单办法。可以使用pyplot的plot_date()画散点图。下面是完整的python代码：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
speed1219.csv
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2023-06-27 17:23:17
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上一篇给大家简单介绍了散点图和线图的绘制函数，今天我们讲一下用分类数据绘图的方法。下面以flights数据表为例进行绘制，flights表结构如下：一、分类散点图catplot()函数中数据的默认表示形式使用散点图。实际上，在seaborn中有两个不同的分类散点图。他们采用不同的方法来解决用散点图表示分类数据的问题，即属于一个类别的所有点都将沿着分类变量对应的轴落在同一位置。stripplot()
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2023-11-02 12:13:30
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引入什么是散点图？ 散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。 用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组
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2023-08-30 11:55:34
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上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文，得到了很多小伙伴的喜欢，也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统，我之前也有说过，会推出Python和R的两个版本绘制教程，接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。本期主要涉及的知识点如下：Python-seaborn 绘制多类别散点图seaborn 定制化美化设置Python-seaborn
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2023-10-05 16:01:23
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使用Matplotlib将数据可视化Matplotlib 能创建非常多的可视化图表，它有一个丰富的 Python 工具生态环境如果不打算深入学习，使用下图可以简要了解Matplotlib 的一些重要术语：结合我们上一节的内容，演示一下在Python中如何使用Matplotlib将数据可视化。步骤1：我们要引入Matplotlib库，使用以下import语句
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2023-08-25 18:15:48
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一、基础散点图Matplotlib绘制散点图主要使用matplotlib.pyplot类中的scatter函数，其详细的用法参考官方文档，这里附上链接：Matplotlib官方文档。接下来将介绍如何利用scatter函数绘制散点图。首先来一个示例：# coding=utf-8
# 导入包和类
import matplotlib.pyplot as plt
# 初始化测试数据
a=range(1
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2023-06-30 17:20:40
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你以为的散点图长这样：其实散点图还可以长这样：看起来是不是即高大上又美观，下面就带着大家一起学习一下如何用pyecharts画出漂亮的散点图一、最基本的散点图from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
x=['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月
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2023-06-06 10:12:45
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代码网上相关资源很多，笔者习惯在python抓数据，而将分析留给matlab，文件修改一类交给C++。import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
# 参数city为城市拼音,*years为年份参数（int类型）,若只传入一个数字则只爬取对应年份数据,若输入多个年份则默认以第一个
# 利用Python进行气象数据分析的科普文章
随着气候变化和极端天气事件的愈发频繁，气象数据的分析与预测显得尤为重要。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助我们有效地处理气象数据。本文将介绍使用Python分析气象数据的基本流程，以及一些简单的代码示例。
## 一、气象数据采集
气象数据通常来源于气象站、卫星观测或在线API接口。其中，使用API获取数据是一种非
数据分析实例 -- 气象数据一、实验介绍本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。我们在实验过程中先会运用 Python 中matplotlib库的对数据进行图表化处理，然后调用scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析，最终在图表分析的支持下得出我们的结论。1.1 课程来源本课程基于 图灵教育 《Python数据分析实战》 图灵教育 《Python数
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2024-08-02 16:14:11
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