按照气象统计课程的内容,我给出了一些常用到的统计方法的对应函数:
在计算气候态,区域平均时均要使用到求均值函数,对应NCL中的dim_average函数,在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据,那么
需要特别注意的是,气象数据中常有缺测,在NCL中,使用求均值函数会自动略过,而在python中,当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan,比如求[1,2,3,4,np.nan]的平均值,结果为np.nan
因此,当数据存在缺测数据时,通常使用np.nanmean()函数,用法同上,此时[1,2,3,4,np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的,求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。
另外,
也可以直接将a中缺失值全部填充为0。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()
其实也就是一行的事,根据需要指定维度即可。
皮尔逊相关系数:
相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了,numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数:
这个函数缺点和有点都很明显,优点是可以直接返回相关系数R及其P值,这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算,也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时,我们需要循环来实现。
其中a[time,lat,lon],b[time]
(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数:
slop: 回归斜率
intercept:回归截距
r_value: 相关系数
p_value: P值
std_err: 估计标准误差
直接可以输出P值,同样省去了做置信度检验的过程,遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。
要在 Python 中创建计算用户输入的一系列整数之和的图形用户界面 (GUI) 应用程序,您可以使用 Tkinter 库。该库提供了一种在 Python 中创建 GUI 应用程序的简单直观方法。下面是如何使用 Tkinter 创建计算一系列整数之和的简单应用程序的示例:
此代码创建一个简单的 GUI 应用程序,其中包含一个输入字段,用户可以在其中输入一系列以空格分隔的整数,以及一个用于触发这些数字之和计算的按钮。当用户单击该按钮时,将调用该函数,该函数从输入字段中检索数字,计算总和,并使用总计更新结果标签。calculate_sum
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