快速灵活的可视化工具在这里，我们介绍一个开源的Python项目，它主要结合matplotlib的绘图实用程序和xarray包的数据管理，并将它们集成到一个可以通过命令行和GUI使用的软件中。主要目的是要有一个框架，能够快速、吸引人、灵活、易于应用、易于重现，尤其是能够以交互的方式可视化您的数据。最终目标是通过提供一种灵活的可视化工具来帮助科学家进行日常工作，该工具可以通过他们自己的可视化脚本进行增
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2023-09-13 20:25:59
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Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，并且能够把用其他语言（C/C++、Fortran）编写的代码联结在一起。Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研
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2023-09-07 23:16:58
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气象上常见评分函数及其python实现 文章目录气象上常见评分函数及其python实现1 简介2 评价指标及其python实现2.1 二分类介绍2.2 降水评价2.2.1 气象二分类指标2.2.2 TS评分 & CSI1 物理概念2 代码2.2.3 公平技巧评分(ETS)1 物理概念2 代码2.2.4 空报率(FAR)1 物理概念2 代码2.2.5 漏报率(MAR)1 物理概念2 代码2.
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2024-01-11 13:23:44
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之前的气象数据如从NCEP中下载的FNL数据一般都是采用Grads处理，但Grads的代码语言比较繁杂，而且一般只用来处理气象数据，所以逐渐都不维护了。作为新生代的python，可以用来解决很多，因此就用python来处理这些问题。1.python读取FNL数据由于网上下载的NCEP的fnl数据，07年以后只有grib2文件格式，python读取grib文件需要依赖pygrib库，这个依赖库只有L
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2023-12-13 06:29:59
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实况数据是气象学科发展的最基础数据，也是模式数据产生的源头。如果没有实况数据，计算机在运算“模式数据”时就少了初始值，即使是回归到没有计算机的人工预报时代，少了实况数据也无法进行天气预报。有人说，在“大数据时代”这个概念出现前，最名副其实的大数据应该数气象数据。气象数据一贯以庞杂众多数据量大而著称，但无论气象数据多么复杂，总体可以分为两类：一类数据被称为“实况数据”，一类被称为“模式数据”。简单来
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2024-07-01 17:05:47
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Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。 人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用
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2023-08-14 19:41:52
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聚类常用的算法肯定是K均值聚类了，本次案例采用陕西的十个地区的天气数据，构建特征，进行聚类分析。首先数据都装在‘天气数据’这个文件夹里面，如图：打开其中一个excel，长这个样子 下面开始数据处理数据预处理 导入包import os
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy
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2023-09-04 20:48:12
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使用Cartopy和Xarray可视化气候数据，使用Python进行气候数据可视化。尽管现在有很多BI工具，但Python仍然是非常优秀的数据可视化工具。它的简单性允许用户以有意义的方式快速阅读大量类型的数据。Python在读取非结构化数据方面非常高效，例如有关气候的数据。大多数此类数据通常以grib/grib2格式（广泛用于气象学）或NC文件（用于存储多维数据的NetCDF格式）分发。由于气候变
大数据时代，科研过程中被迫码农，但是自己没有经过系统的学习任何一门计算机语言，都是这了解一点那了解一点，每次针对出现的问题Baidu，于是虽然能够每次也能顺利实现现阶段出现的问题，但是效率太低，没有系统性，自己也很难受。现阶段用过的有MATLAB和Python比较多，最多时候其实也还是Excel，所以VB也了解一些，很杂乱，不过也算摸到了点门路。如题所示，针对现阶段的问题还是不免不能将一门语言用精
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2024-05-14 17:05:09
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python批量nc数据转tif各类地理数据中，NC格式是很常见的，然而这种格式ArcGIS是无法打开的。一旦下载的话nc也是多时序的（多年、多月等等），让我们看看如何批量操作吧。直接上代码：import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr,ogr
import os
import glob
def NC_to_t
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2023-09-26 16:32:12
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最近在做月尺度气象插值，这里简单总结一下；所需要数据，月气温，降水，dem ,Anuspline软件原始数据长酱紫 目标数据格式长这样 经纬度都是平面坐标，利用arcgis多值提取出点可以做到这样，月份由列转行，写了一个Python脚本如下,可以得到目标数据格式 import 插值软件需要格式是固定ASCII dat格式，借助spss导入.xls文件另存为即可，在此之前
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2023-10-04 09:49:26
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Python 天气情况数据分析及可视化环境配置Pycharm开发环境
python 版本 python3.7
Anconda 集成开发环境第三方库导入## pip install 模块 清华大学镜像源
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import io
import sys
import pandas
from matplotlib
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2023-06-30 11:15:08
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前言 天气预报我们每天都会关注，天气情况会影响到我们日常的增减衣物、出行安排等。每天的气温、相对湿度、降水量以及风向风速是关注的焦点。数据可视化方面，使用matplotlib、numpy、pandas、scikit-learn库对数据进行预处理、可视化处理。得到了一天内温度变化曲线、相对湿度变化曲线图、温湿度相关性、降水量变化图、以及风向雷达图等。机器学习方面，使用最为经典的线性回归方法，对天气数
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2023-08-26 08:33:49
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# 利用Python获取NASA气象数据的科普
NASA不仅是航天的先驱，还是气象数据研究的重要机构。它提供了大量关于地球气候和气象的数据，研究者和开发者可以利用这些数据进行科学研究、模型训练及其他应用。本文将介绍如何使用Python获取和分析NASA的气象数据，帮助你更好地理解气候变化。
## 获取NASA气象数据
### 流程图
在开始之前，我们先看一下获取和处理数据的主要流程：
`
原创
2024-10-25 04:47:56
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在研究流场时，常用观测、模型风洞测试和数值模拟方法进行研究。但时常遇到研究区气象站点分布稀疏，不能代表周边复杂地形的风场。风洞模拟需要对地形进行实景的微缩，但实际过程中可能更关心近地表边界层的风场。风洞模拟一方面费用较高，另一方面风洞模拟近地表风场难度较大。因此，数值模式成为缺资料地区风场模拟的最佳手段。中尺度模式WRF模式，可以利用大涡模拟方法进行高分辨率的模拟，但
信息可视化(也叫绘图)是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib(http://matplotlib.org/)和基于它的库。matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘
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2023-07-02 16:16:08
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前言： 当今从事气象及其周边相关领域的人员，常会涉及气象数值模式及其数据处理，无论是作为业务预报的手段、还是作为科研工具，掌握气象数值模式与高效前后处理语言是一件非常重要的技能。WRF作为中尺度气象数值模式的佼佼者，模式功能齐全，是大部分人的第一选择。而掌握模式还只是第一步，将数值模式的结果进一步加工成我们业务或科研需要的产品，也是一项重要工作，以当前的趋势而言，pytho
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2024-01-06 22:48:02
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一、函数scipy.interpolate.griddata(points, values, xi, method=‘linear’, fill_value=nan, rescale=False)官网：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.griddata.html?highlight=grid
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2023-06-20 20:16:30
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当今从事气象及其周边相关领域的人员，常会涉及气象数值模式及其数据处理，无论是作为业务预报的手段、还是作为科研工具，掌握气象数值模式与高效前后处理语言是一件非常重要的技能。WRF作为中尺度气象数值模式的佼佼者，模式功能齐全，是大部分人的第一选择。而掌握模式还只是第一步，将数值模式的结果进一步加工成我们业务或科研需要的产品，也是一项重要工作，以当前的趋势而言，python语言当仁不让的成为首选。 对大
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2023-11-05 17:38:46
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这篇分析是来自于《Python科学计算(第二版)》中的一篇实践，也是我在学习利用Python进行数据分析的第一个案例实践，在此分享给大家。我在重现过程中发现有些代码已经不能够使用，所以我用我能够实现的方法重现了一下。分析的主要过程、思路还是书上的内容。导入库直接先导入最常用的几个数据分析库，如果分析过程中需要其他库，再添加。# 导入数据库
import pandas as pd
import nu
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2023-08-14 19:42:05
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