关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 感知器PLA是一种最简单,最基本的线性分类算法(二分类)。其前提是数据本身是
XGCM 是一个python包,用于处理由数值大气环流模型(GCMs)和类似网格数据集产生的数据集,这些数据集可以进行有限体积分析。在这些数据集中,不同的变量位于不同的位置,相对于一个体积或面元素(如单元中心,单元面等) XGCM 解决了如何插值和差异这些变量从一个位置到另一个问题。
首先我们先导入所需的数据,本次使用的是经扩展重构的海表面温度 v5 数据集(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, abbr. ERSST)。这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度,并被广泛使用。
xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外,更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来。
利用Python进行WRF模式后处理的应该都知道,wrf-python用来处理WRF模式结果比较方便,但又太笨重了,经常需要编写很多代码。xarray是目前地球科学领域使用非常多的库,集成度非常高,使用非常方便。
还有一个“秘密”就是,也可以在定义的单元格区域名称中使用EVALUATE,因此有一些方法可以在不使用VBA的情况下访问单元格公式中EVALUATE的功能。
今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray,之所以给大家推荐这个工具包,是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容,其就是使用Xarray工具绘制的。先给大家看一下新增的可视化预览图:
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
xarray (之前的 xray) 是一个开源的python库。通过提供 pandas 的核心数据结构N维变形功能,从而将 pandas 的标签数据功能应用到物理科学领域。主要是想提供一个类似pandas并且能与pandas兼容的工具包来进行多维数组(而不是pandas 所擅长的表格数据)分析。采用的是地球科学领域广泛使用的自描述数据通用数据模型实现上述功能。
拖了很长时间的技巧总结,再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据,赶紧补上,全文共近2500字。
坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
使用过WRF的人都知道,它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢,比如想画一个时间趋势图之类的时候,挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来,让其按照指定的维度,如时间维度来排序并整合成一个文件。下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码,供大家参考使用(代码很简单, 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口,支持 Unidata’s Common Data Model v4,符合 CF Conventions。高层 API 接口为 xarray 提供 GRIB 解码引擎。底层访问和解码由 ECMWF 的 ecCodes 库实现。
上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G),尤其是在处理大量数据时。最近在处理卫星数据时,最终生成的文件甚至超过了50G,有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长,甚至可能会导致程序挂起。
前面有关xarray已经讲了3期了,介绍了数据索引,数据结构还有插值和掩膜。今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了,打算聊一下如何做数据合并与计算。
xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。
封图:Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
最近在研究个人所得税的收入再分配效应,不是心甘情愿的,毕业论文需要 因为使用了CHIPS的数据库,微观住户调查数据是我见过最变态的数据源,没有之一~ 其中所使用到的理论模型中需要计算很多个人所得税、再分配效应和累进性指标,经过参考各方文献资料,依靠着自己对于R语言的一丁点儿基础,终于把所有的指标计算代码整理完了,因为代码太多,除了预处理和数据清洗的之外,这里分享一下我觉得可能会对学术研究人员有用的几段核心代码! 以下代码一共分为两类,一类是计算个人所得税的代码,一类是衡量收入分配不均等的测度指标。 个人所
首先看一下测试nc文件,总计7个文件,每个文件大约6.7G,是CNRM-CM6-1-HR模式按照25年的时间分开存储的。
xgrads的主要功能是解析Grads文件为xarray对象,可以更好的利用xarray的高维数据分析和可视化功能,加速气象相关的数据处理、分析和可视化。以下是对此库的具体介绍。
混淆代码是一种使代码难以理解和逆向工程的技术,通常用于保护源代码的机密性。对于简单的变量赋值如 `var a = 1;`,以下是一些可能的混淆方法:
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库,希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生,做这些东西也只是凭借个人兴趣,水平低下、错误频出也是常有的事情,请大家见谅。
类似pandas对象,xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度,因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。
现代气候学认为在相当长的时间段(一般认为是 30 年)中,变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中,如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势,那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平(异常,anomaly).
5.使用给出的index,columns分别设定为lat,lon的DataFrame,创建一个DataArray
学习气象少不了与等值线 (contour line; isoline) 打交道。proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础,可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。下面介绍一个简单的绘制气温的例子:
本来是作为一部分内容的,但是推送有字数限制。因此拆分为三个部分,每部分都是单独的内容,基本不影响阅读。
距离上次xarray的更新已经过去两个多星期了...,关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了,也有公众号推送过相关文章 xarray指南:插值 基于xarray的气象场站点和格点插值,所以xarray的插值部分就不单独说了。
Python支持的库非常多,这当然是它的一大优势,但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦:每个库对于数据的定义和运算处理都不同,这就使得我们在写代码的时候经常会串掉,比如会一个手滑写成numpy.xarray,又或者是想将两个数组元素相加,却没注意到它们都是list(列表),写成了list1+list2,结果变成了两个列表的合并。。。
在sql中如何计算基尼系数,可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同,可以结合去看。
平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便,但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析,而站点数据一般都是用文本文件存储的,比如下图这种格式,从外到内的坐标依次是:年、月、站点、日
想如今气象数据netCDF(.nc)为盛,用者甚多,初学者见之仰天长啸,倘若再由Python经手,netCDF4-python,Iris,xarray,UV-CDAT选择众多,劳心伤神事小,逼出选择困难症事大。多番比对,选用xarray,解查安抚,化繁为简,最为称心。
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
首先最开始的是八皇后问题,是由国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题,也是回溯算法的典型案例。
受“甲方”委托,我写了一个计算T-N波作用通量水平分量的Python脚本。虽然之前我从来没有听说过“T-N波作用通量”这个东西,但是好在公式里每个物理量都还算眼熟,仔细捋顺了计算细节,最终成果还是受到了“甲方”的肯定。
最近,一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题,具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算?气象业务该不该在线?
尽管张量在深度学习的世界中无处不在,但它是有破绽的。它催生出了一些坏习惯,比如公开专用维度、基于绝对位置进行广播,以及在文档中保存类型信息。这篇文章介绍了一种具有命名维度的替代方法 named tensor,并对其进行了概念验证。这一改变消除了对索引、维度参数、einsum 式解压缩以及基于文档的编码的需求。这篇文章附带的原型 PyTorch 库可以作为 namedtensor 使用。
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的,地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用;纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件,如湿层深厚、上干下湿、风向风速等;时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变(这是和大气环流一般自西向东相匹配的,所以时间经度图比较少见)。
这份代码是大家实际中经常使用的,通过循环来实现从多个wrfout文件中提取变量T2并单独保存输出为nc文件。
这部分包含的时 wrf-python 模块中的API,如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求,你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。当然,大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数,可能都不会使用到这些API。
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无论安装以下哪种库,强烈建议在新环境下安装,之前在base环境下安装各种报错!!!如何在新环境下安装可参见我之前的总结或网上其他文章。
在暴雨发生前期,形成暴雨的基本条件逐渐形成甚至完全具备。通过对形成暴雨的基本条件即:水汽条件、不稳定能量条件、上升运动条件等诊断分析,有助于判断暴雨发生的可能性。形成暴雨的主要物理条件有两个:内在因素是潮湿空气的潜在不稳定,而以充足的水汽表现为其主要方面,简称热力条件;外部因素是促使这种潜在不稳定得到充分释放的强迫抬升运动,而又以流场的配置为其主要方面,简称动力条件。有的把其分为三个条件,即把热力条件分为水汽和潜在位势不稳定两个条件。
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