前言 本文旨在实现WRFOUT的单层水汽通量散度和整层水汽通量散度计算方法。WRF（Weather Research and Forecasting）模式是一种广泛应用于天气和气候预测研究的数值模式。...水汽通量散度在天气和气候研究中具有重要作用。本项目将针对WRF模式的输出数据（WRFOUT）进行处理和分析，实现单层水汽通量散度和整层水汽通量散度的计算。...在实现该功能的过程中，下面将详细介绍所采用的公式原理，并给出相应的代码示例和使用说明。同时会对计算结果进行可视化展示，以便更好地理解和分析水汽通量散度的空间分布和变化规律。...概念简介 水汽通量散度是衡量水汽输送量变化的一个指标。 水汽通量散度表示单位时间内和单位面积上的水汽通量变化率。它可以反映水汽是否聚集或分散,更能准确地判断是否有利于对流天气的形成。...水汽通量散度的负值表示水汽聚集,这有利于对流天气的形成;反之,正值表示水汽分散,不利于对流天气。
前言 本项目旨在实现WRF模式中的单层水汽通量散度和整层水汽通量散度计算方法。...本项目将针对WRF模式的输出数据（WRFOUT）进行处理和分析，实现单层水汽通量散度和整层水汽通量散度的计算。 在实现该功能的过程中，下面将详细介绍所采用的公式原理，并给出相应的代码示例和使用说明。...同时会对计算结果进行可视化展示，以便更好地理解和分析水汽通量散度的空间分布和变化规律。...PS : 基于评论区读者提醒，优化以下部分 更正混合比转化比湿 优化地图绘制 概念简介 水汽通量散度是衡量水汽输送量变化的一个指标。 水汽通量散度表示单位时间内和单位面积上的水汽通量变化率。...水汽通量散度公式为 本文计算部分参考了这里 单层与整层的概念可以阅读此处 单层水汽实现 1.导入库 !
，会出现个三角形，点击查看即可 前言 之前的文章中，有朋友提出水汽通量散度剖面图怎么画，那么我们来探索一下 项目目标 本项目旨在通过 Python 编程语言，结合气象数据处理库（如 xarray、metpy...）和可视化工具（如 matplotlib、cartopy），实现以下目标： 计算整层水汽通量散度：基于气象数据（如 ERA5 再分析数据），计算从地表到特定高度范围内的水汽通量散度。...绘制水汽通量散度剖面图：通过剖面图直观展示水汽通量散度在垂直方向上的分布特征。 优化可视化效果：通过调整坐标轴、颜色条、地图投影等参数，提升剖面图的可读性和美观性。...：基于 ERA5 数据，逐层计算水汽通量散度并拼接为整层数据。...剖面图的绘制：使用 metpy 和 matplotlib 绘制水汽通量散度剖面图，并嵌入小地图显示剖面路径。 如果想计算其他气象变量的剖面，先计算后将其存为有经纬度的nc文件再使用metpy函数即可
mfc_div_1.ncl: Calculate various divergence and moisture quantities including Ve...
在本篇文章中，我们将基于 ERA5 再分析数据，利用 Python 代码计算 700 hPa 水汽通量散度，并绘制相关图形。...通过这篇文章，你不仅能够理解水汽通量散度的物理意义，还能够掌握如何使用 Python 和相关气象库计算和可视化这一关键变量。...项目目标 本项目的主要目标是： 计算水汽通量散度 使用 ERA5 再分析数据，结合 metpy 和 xarray 等 Python 库，计算大气 500 hPa 层的水汽通量散度。...绘制水汽通量散度分布图 将计算结果可视化，展示水汽通量散度的空间分布特征。 逐步分析水汽通量散度的单位 对每一个计算步骤的物理单位进行剖析，确保物理意义清晰且计算结果准确。 项目功能 1....计算水汽通量散度 接下来，我们利用 metpy.calc 提供的工具计算水汽通量散度。
，会出现个三角形，点击查看即可 前言 嗨大家好，这次带来的是上期的续集：关于整层的水汽通量散度的计算 在气象学中，整层水汽通量散度（Vertically Integrated Moisture Flux...它综合考虑了从地表到特定高度范围内的水汽输送情况，对研究降水形成机制和气候变化有着重要意义。本文将基于ERA5再分析数据，利用Python编程语言计算整层水汽通量散度，并进行相关图形绘制。...通过这篇文章的学习，您不仅能理解整层水汽通量散度的物理意义，还将掌握如何使用Python及其生态中的工具来处理和分析气象数据。...绘制整层水汽通量散度分布图：将计算结果可视化，以图形方式展示整层水汽通量散度的空间分布特征。 详细解析单位转换：确保每个步骤中的物理单位清晰明了，保证计算结果的准确性。 项目功能 1....绘制整层水汽通量散度图 最后，我们将计算结果绘制成地图形式，以便直观地观察整层水汽通量散度的空间分布。
KL/JS散度就是常用的衡量数据概率分布的数值指标，可以看成是数据分布的一种“距离”，关于它们的理论基础可以在网上找到很多参考，这里只简要给出公式和性质，还有代码实现： KL散度 有时也称为相对熵...对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度满足非负性 KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。 ?...JS散度基于KL散度，同样是二者越相似，JS散度越小。...JS散度的取值范围在0-1之间，完全相同时为0 JS散度是对称的 ?...而预测1的散度的确更低，说明它是更好的预测。
你将能够清楚地看到水汽通量散度随着时间和高度的变化趋势，从而更好地理解大气中水汽的传播与运动机制 1....循环计算逐个时次水汽通量 %time p = getvar(wrf_list, 'pressure', timeidx=ALL_TIMES, method='cat') levels = [1000,925,850,700,600,500,400,300...q, p, levels) ** units('g/kg') lev = u_interp.level dx, dy = mpcalc.lat_lon_grid_deltas(lon, lat) # 计算水汽通量散度...中，x轴与y轴的默认排序是x_dim=-1, y_dim=-2，即(：，：，Y，X)，还请留意 4....，wrfpython有换算xy与经纬度的函数 可对某一纬度进行平均后再绘图分析 优化方向可以是计算速度的提升，例如使用dask或者向量化，懂的同学可手动优化 完整文件与代码在此
from=timeline&isappinstalled=0 最近做用户画像，用到了KL散度，发现效果还是不错的，现跟大家分享一下，为了文章的易读性，不具体讲公式的计算，主要讲应用，不过公式也不复杂，具体可以看...|Q) =Σi=1,2P(i)log(P(i)/Q(i)) = 0.02023101833433108 计算得出KL散度约为0.02，接近0，说明A和B在女装下的消费情况分布基本相同，即，两者对“女装...在计算了各商品类型下不同群体的消费金额的KL散度后，可以发现，这写消费比较集中的几类商品（“女装”，“淑女装”，“商务休闲”，“运动户外”等）的KL散度几乎等于0，或者0.1等，我取阈值为0.5的话，进行过滤一下...简单来说，从表格上看，可以看到明显效果： 图1是没有计算KL散度之前的用户偏好，图2是计算KL散度之后的用户偏好。...如果是以品牌为维度的话，再加上年龄、性别、其他的消费几率等等，因该就可以很容易看出各类用户群体的偏好了，这里写KL散度在用户画像中的应用只是一个引子，其实KL散度还有很多其他的应用，例如文档之间的相似度计算
最近做用户画像，用到了KL散度，发现效果还是不错的，现跟大家分享一下，为了文章的易读性，不具体讲公式的计算，主要讲应用，不过公式也不复杂，具体可以看链接。 首先先介绍一下KL散度是啥。...KL散度约为0.02，接近0，说明A和B在女装下的消费情况分布基本相同，即，两者对“女装”的偏好并没有明显差异，喜欢“女装”的程度为1：1 贴上KL散度的代码： 1 #P和Q是两个概率分布，np.array...在计算了各商品类型下不同群体的消费金额的KL散度后，可以发现，这写消费比较集中的几类商品（“女装”，“淑女装”，“商务休闲”，“运动户外”等）的KL散度几乎等于0，或者0.1等，我取阈值为0.5的话，进行过滤一下...简单来说，从表格上看，可以看到明显效果： 图1是没有计算KL散度之前的用户偏好，图2是计算KL散度之后的用户偏好。...如果是以品牌为维度的话，再加上年龄、性别、其他的消费几率等等，因该就可以很容易看出各类用户群体的偏好了，这里写KL散度在用户画像中的应用只是一个引子，其实KL散度还有很多其他的应用，例如文档之间的相似度计算
机器之心原创 作者：邱陆陆 众所周知，多被用于量化分布间的差异的 KL 散度是不对称的。今天我们来聊一聊，两个分布的一对 KL 散度之间究竟有什么不同。...4 KL 散度：用分布 P 的最佳信息传递方式来传达分布 Q，比用分布 Q 自己的最佳信息传递方式来传达分布 Q，平均多耗费的信息长度为 KL 散度，表达为 D_p(Q) 或 D_KL(Q||P)，KL...散度衡量了两个分布之间的差异。...即，优化 KL 散度与优化交叉熵是等价的。但是，反过来的 D_P(Q)=H_P(Q)-H(Q) 就没有这等好事了。...以上，就是，KL 散度如何衡量分布间的差异，以及不对称的 KL 散度在衡量差异的时候会有什么不同了。 欢迎提问，以及拍砖。 本文为机器之心原创，转载请联系本公众号获得授权。
前言 在机器学习中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。...我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。...欧几里德距离(欧式距离) 几个数据集之间的相似度一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几里德距离，其公式为： ?...1,3,4,3,2,3,4,3] print pearson(p,q) 得出结果是：0.00595238095238 曼哈顿距离 曼哈顿距离是另一种相似度计算方法，不是经常需要，但是我们仍然学会如何用python...(p,q) 得出结果为4 小结 这里只讲述了三种相似度的计算方法，事实上还有很多种，由于我也是刚学，其他的方法还不是很了解，以后碰到了再补上。
第一次感受到了自己学的知识与追星的融合！...- 微博热门 #用软件计算韩团舞蹈整齐度# SEVENTEEN 95.77% TXT组合 93.00% straykids 92.71% NCT127 91.98% NCT_DREAM 91.47%...设计出一款APP，只要上传爱豆们的舞蹈视频，后台就可以计算出团的舞蹈整齐度！...- 计算逻辑 姿态评估--》余弦相似度计算 ?...- 原理 我们用耳朵听音乐，也用眼睛听音乐，欣赏钢琴演奏者的手指在琴键上飞舞，小提琴演奏者的拉弦动作。当耳朵无法分辨两种乐器时，眼睛通常会通过将每个乐手的动作与每个声音的节拍相匹配来进行调整。 ?
n*n次，时间复杂度为O( ? )：平方复杂度。 百度百科对时间复杂度的定义是：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。...我们再把常见的复杂度列举出来看看。...次，时间复杂度为O( ? )：指数复杂度。 空间复杂度 空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。...简单的讲就是包括下面几部分。 1.存储算法本身所占用的存储空间。 2.算法的输入输出数据所占用的存储空间。 3.算法在运算过程中临时占用的存储空间这三个方面。...总结 时间复杂度和空间复杂度本就是一个相互博弈的过程，一个多另一个就少，根据适当的问题，找到适当的解，这才是好办法。 下面给一张常见数据结构时间和空间复杂度的图作为结尾把。 ?
本文代码使用字典和集合模拟有向图结构，也可以改用其他的数据类型来实现。...def getDegrees(orientedGraph, node): #出度 outDegree = len(orientedGraph.get(node, [])) #入度 inDegree...cgh'), 'g':set('fhi'), 'h':set('fgi'), 'i':set()} #查看结果 print(getDegrees(graph, 'h')) 上面代码对应的有向图结构如下图所示
Python编程：如何计算两个不同类型列表的相似度 摘要 在编程中，经常需要比较两个列表的相似度，尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时。...本文将介绍如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们将深入探讨这些方法，并提供代码示例，帮助您更好地理解并应用这些技巧。...一种常见的方法是计算它们的欧几里得距离或者曼哈顿距离。我们还可以考虑使用余弦相似度来比较它们之间的相似程度。接下来，我们将逐一介绍这些方法，并提供相应的Python代码示例。...小结 本文介绍了如何计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们涵盖了各种相似度计算方法，并提供了相应的Python代码示例。...表格总结 类型 相似度算法 数字类型 欧几里得距离、曼哈顿距离 字符串类型 Levenshtein距离、Jaccard相似度 总结与未来展望 通过本文的学习，读者可以掌握如何计算两个不同类型列表的相似度
Python 提供了各种方法来操作列表，这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值的出现次数，这在数据分析、处理和筛选任务中通常是必需的。...在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...接下来，我们将探索列表理解，提供一种简洁有效的方法来实现预期的结果。最后，我们将研究如何使用集合模块中的计数器，它提供了更高级的功能来计算集合中元素的出现次数。...方法 3：使用列表理解 Python 中的列表理解是操作列表的有效方法。它为创建新列表提供了紧凑且可读的语法。有趣的是，列表推导也可以计算列表中的唯一值。...方法 4：使用集合模块中的计数器 Python 中的集合模块提供了一个高效而强大的工具，称为计数器，这是一个专门的字典，用于计算集合中元素的出现次数。通过使用计数器，计算列表中的唯一值变得简单。
PHP如何计算两篇文章的相似度 要计算两篇文章的相似度，可以使用自然语言处理技术，对两篇文章的内容进行分析，并计算它们之间的相似度。...具体实现方式如下： 收集和存储两篇文章的数据：需要收集和存储两篇文章的内容数据。可以使用PHP的文件上传功能，让用户上传两篇文章的内容，并将其存储在数据库中。...对文章内容进行分析：对两篇文章的内容进行分析，提取出它们之间的相似性。可以使用自然语言处理技术，对两篇文章的句子或段落进行分词、词性标注、实体识别等处理，从中提取出它们之间的相似性。...计算相似度：将两篇文章的相似度计算出来，并将结果展示出来。可以使用余弦相似度、Jaccard相似度等相似度计算方法，将两篇文章的相似度计算出来，并将结果展示出来，方便用户了解它们之间的相似性。...总之，实现PHP计算两篇文章的相似度需要使用自然语言处理技术，对两篇文章的内容进行分析，并计算它们之间的相似度。同时，还需要提供更多相似的文章或信息，帮助用户更好地了解与其相关的主题。
在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策、判断一篇文章是否是你喜欢的文章、比较两篇文章的相似性等实例中，都涉及到了向量空间模型（Vector Space Model，简称VSM）和余弦相似度计算相关知识...第二步，TF-IDF 特征抽取完后，因为每个词语对实体的贡献度不同，所以需要对这些词语赋予不同的权重。计算词项在向量中的权重方法——TF-IDF。...当你给出一篇文章E时，采用相同的方法计算出E=(q1, q2, …, qn)，然后计算D和E的相似度。 计算两篇文章间的相似度就通过两个向量的余弦夹角cos来描述。...文本D1和D2的相似性公式如下： ? 其中分子表示两个向量的点乘积，分母表示两个向量的模的积。 计算过后，就可以得到相似度了。我们也可以人工的选择两个相似度高的文档，计算其相似度，然后定义其阈值。...句子A：[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0] 句子B：[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1] 到这里，问题就变成了如何计算这两个向量的相似程度。
Sci. 47(23): 2784–280. 1.2 浅对流Kain-Frisch(new Eta）方案 在Eta模式中对Kain-Frisch方案进行了调整，利用了一个简单的云模式伴随水汽的上升和下沉...，对热力廓线进行张弛调整，在张弛时间内，对流的质量通量可消耗一定的有效浮力。...，计算了二氧化碳、水汽、臭氧的光谱波段。...Journal of the Atmospheric Sciences, 1975, 32(7):1475-1488. 4.3 Dudhia辐射方案 由简单地累加由于干净空气散射、水汽吸收、云反射和吸收所引起的太阳辐射通量...，另外可预测城市地区土壤中的含冰量和积雪覆盖效应。
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