时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。...本文涉及的扩展库numpy、pandas、statsmodels一般可以使用pip进行在线安装，如果安装失败，可以到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载相应的...另外，绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用，请自行挖掘和探索。...(data).show() # 绘制偏自相关图 plot_pacf(data).show() 某次运行得到的随机数据为： 营业额 2017-06-01 333...从时序图来看，有明显的增长趋势，原始数据属于不平稳序列。 相应的自相关图为： ? 从自相关图来看，呈现三角对称形式，不存在截尾或拖尾，属于单调序列的典型表现形式，原始数据属于不平稳序列。
前言 前段时间有读者来信问再分析数据的气象要素廓线怎么绘制，近期小编可以腾出手做个简单示例 今天我们测试如何使用Python中的两个强大库——xarray与pynio，来读取ERA5（European...⏰ 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击基于ERA5 GRIB数据的气象要素廓线与Hovmoller图绘制运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】...所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 使用xarray直接读取GRIB文件 xarray允许您指定不同的引擎来处理不同格式的数据。...使用xarray的sel方法找到最接近该点的格点数据 In [6]: target_lat, target_lon = 40, 120 nearest_point = dataset.sel(longitude...计算风速并绘制垂直廓线（风速随高度的变化分布） In [50]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np wind_speed = np.sqrt
前言 上次写的教程疏忽大意了，示例文件整成nc文件了 xarray 系列 | 怎么使用ERA5再分析数据绘制气象要素廓线 虽然上次的代码一样能读取，但是读取出来的·变量名还是有差异的， 为了不误导读者，...上次的教程就当是nc版本的 这次是grib版本 ⏰ 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行...，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 使用xarray直接读取GRIB文件 xarray允许您指定不同的引擎来处理不同格式的数据。...使用xarray的sel方法找到最接近该点的格点数据 In [9]: target_lat, target_lon = 40, 120 nearest_point = dataset.sel(g0_lon..._3=target_lon, g0_lat_2=target_lat, method='nearest') nearest_point Out[9]: 计算风速与绘制廓线 计算风速并绘制垂直廓线（风速随高度的变化分布
空间绘图神器-Xarray 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。...效率：Xarray通过对数据进行坐标对齐，能够高效地处理大型数据集，减少了内存使用和计算时间。...应用场景： 气象数据分析：Xarray在气象领域广泛应用，可以处理和分析大规模的气象观测数据、模拟数据等，进行天气预测、气候变化研究等工作。...气候建模：Xarray能够处理复杂的气候模型输出数据，用于构建和评估气候模型，以及研究气候变化、极端事件等。...可视化案例 从月平均值时间序列计算季节平均值 多子图绘制 多维度数据绘制 更多案例可参考：Xarray官网[1]。
用Python绘制《天气学原理和方法》插图 作者：Vector 最近天气学原理需要绘制课本插图来做 翻转课堂，因此整理了课本第四章几个典型图片的画法和代码，共需要的人使用。...数据 本文使用数据来自：https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.derived.surface.html 图4.2 北半球冬季平均经向风...难点：各种库的下载与安装，主要难点在xarray上。...因为不需要设置地图，此图还是比较简单的。结果和代码如下。...这里其实有一个问题，格陵兰岛根据NOAA的卫星资料在夏季是低压，可能资料有一点问题。
问题描述：在当前文件夹中有一个存放同一门课程两个班级同学成绩的Excel文件“学生成绩.xlsx”，每个工作表中存放一个班级的成绩。...编写程序，使用pandas读取其中的数据，然后绘制柱状图和热力图对学生的成绩数据进行可视化。...技术要点：1）使用pandas读取Excel多WorkSheet中的数据；2）使用pandas函数merge()横向合并DataFrame；3）柱状图与热力图的绘制。 测试数据： ? 参考代码： ?
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 引入相关包和导入数据： import numpy as np import xarray as xr from matplotlib import pyplot as...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）. ?...距平 下面便提出一个问题：为什么要费尽心思研究变量的距平而非变量的原始数据？若针对于温度这个变量而言，即为什么要使用温度距平（偏离平均值的值）而不非研究绝对温度的变化？...，从而得到变量随气候平均态变化的残差。...xarray 通过使用Groupby 算法使这些类型的转换变得容易。下面给出了计算去除月份温度差异的海温月数据。
）那边没搜到相关资料，那么我们看看图吧，如下所示为 IBTrACS 数据集绘制的气旋路径图： 而这是米尔顿的路径，向东的路径确实非常罕见： 如图所示，墨西哥湾生成的飓风由于受到副热带高压系统、风带和洋流等多种因素的影响...我们知道，台风中心一般是低压中心，通常会使用海平面最低气压的经纬度作为台风中心。...一方面，适当的冷空气侵入可以通过增强大气斜压性和不稳定度来促进降水的增加；另一方面，冷空气直接侵入台风中心可能会破坏暖心结构，抑制降水过程，导致台风强度减弱。...在图中，台风中心被标记大大的 L，也就是所谓的低压中心，字母 H 代表的是高压中心，并且 H 是被台风挤到上面的副热带高压。...这次事件中的冷涡是一种起源于高纬度区域的气象系统，其特征为中心温度低于周围同高度的空气，强度随海拔升高而增强。
本节提要：简要谈谈地形剖面图、纬度高度剖面图、时间纬度图的绘制方法。...（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）。...一、地形剖面图 绘制地形剖面图之前，需要了解自己使用的地形文件的格式与属性。我使用的是从气象家园巨佬Masterpiece处白嫖来的地形文件。...因为是二维的数据，那么按照绘制平面填色图的ax.contourf命令是可以直接读取数据绘图的。...我还没有画过，但是猜测应当是这个数据为四维数据，将经度、纬度做降维处理，从图上可以看出，这张图代表（30.28°E，108.93°N）这一个点的整层数据随时间的变化。
摘要 项目使用pyngl 主要进行ERA5风场数据弯曲箭头的可视化 分为两部分，首先将官方示例分模块讲解 其次使用pyngl对常见的era5数据进行风场的弯曲箭头可视化 预览效果如下 Image Name...Image Name 个人信息 公众号：气python风雨 Image Name 关注我获取更多学习资料，第一时间收到我的Python学习资料，也可获取我的联系方式沟通合作 环境设置 安装依赖 由于和鲸的气象镜像...(lon2d[290:]) lat = Ngl.add_cyclic(lat2d[290:]) 数据可视化 绘制弯曲箭头图 Ngl.vector_map 创建并绘制地图上的矢量图。...如果数据是掩码数组，缺失值将不会被绘制。 如果数据不是掩码数组但包含缺失值，需设置 vfMissingUValueV 和 vfMissingVValueV。...发展起来的当下，我们可以选择熟悉的xarray库读取数据，而不是使用pynio 反正填入绘图函数的参数numpy也可 xarray读取 import xarray as xr import numpy
as np import xarray as xr 顺接上期时间变化图的内容，本期考虑绘图配色方案的设置。...周期配色方案（Cyclic colormaps）：一般开始和结束的颜色是一样的，色调变化尽可能平滑。 ?...配色方案：ncl_default 使用 CMasher 包处理配色方案 在科学研究过程中，数据的呈现常常会使用各类颜色。...颜色提供了一个新的维度，以便能在同一张图上呈现出更多、更复杂的数据，而无需考虑三维图、子图、交互图。...然而许多时候对颜色如何影响可视化数据的解释往往是低估的，很多时候错误的绘制会给读者带来困扰，因此选择正确的颜色是至关重要的。
今天，我们将踏上一段新的旅程，探索如何使用位势高度数据来计算海平面气压。 项目目标 理解位势高度和海平面气压的关系：揭开位势高度的神秘面纱，了解它是如何与海平面气压相互作用的。...hPa是1000 hPa层的标准气压 简单可视化 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘制海平面气压图 plt.figure(figsize...密度假设问题 我们假设空气密度 为常数，但在实际情况中，空气密度会随着高度和温度的变化而变化。特别是在台风中心，空气密度可能会显著降低，这会影响 的计算。...通过使用 MetPy 库，我们可以更方便地处理气象数据，特别是涉及单位转换和物理公式的计算。...关注我们的公众号，获取更多气象学和数据科学的实用技巧和知识。感谢你的支持！
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： 首先在 jupyter notebook 上用 xarray 读取气象数据。xarray 的安装可见【基础知识】为python部署第三方库(设备可联网版)。...要想将变量T在地图上呈现出来，就需要固定前两个维度 "time" 和 "lev" 。选择第一个时刻和最后一个高度层，在 jupyter 中查看ds.T[0,-1] 的内容。...如果要画等值线，则可使用 ds.T[0,-1].plot.contourf()，或者使用 proplot 的 PlotAxes.contourf。...highlight=colorbar 这就是利用 proplot 绘制的第一张气象图了，大家可以多试着调整一下，看看这张图会发生什么变化。
封图：嵊雨饧 @巴音布鲁克 导入本期所需的包和数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import xarray as xr ds1...（Ⅰ） 基础线图绘制 xarray 通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。...首先提取北纬 60°，西经 110° 处时间变化数据 data1d = ds.Tair.sel(lat=60, lon=250) data1d ?...xarray 提取坐标名称和与此紧密相关的元数据attrs.long_name, attrs.standard_name, DataArray.name, attrs.units（若存在该项值）标记坐标轴的标签...xarray 数据的属性可用.attrs方法获取。 data1d.attrs ? data1d.attrs 类似于MATLAB 线图绘制[2]，可用类似的参数指定绘制线型、标记和颜色。
, (lon_target_grid, lat_target_grid), method=method) # 绘制子图，使用imshow来绘制颜色图 im = axs[i].pcolormesh...它假设数据点之间的变化是线性的，并在相邻数据点之间进行插值。 'nearest'：最近邻插值是一种简单的插值方法，它将目标位置最近的数据点的值分配给目标位置。...通常情况下，'linear'插值速度较快，但在数据变化剧烈的地方可能会导致较大的误差；'nearest'插值计算速度快，但可能导致表面出现块状的不连续性；'cubic'插值在平滑度和准确性方面通常表现较好...具体使用哪种插值方法应根据数据特点和需求进行选择 1.3 加入pyproj投影转换后griddata插值的多种方式对比 In [4]: import pyproj import numpy as np...（左下角）的坐标 x0 和 y0，基于网格的尺寸、分辨率和中心点坐标计算 x0 = -(nx-1) / 2. * dx + e y0 = -(ny-1) / 2. * dy + n # 用 np.meshgrid
（Ⅰ） 基础线图绘制 xarray 通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。...首先提取北纬 60°，西经 110° 处时间变化数据 data1d = ds.Tair.sel(lat=60, lon=250) data1d data1d 尝试直接使用.plot()方法绘图 data1d.plot...提取坐标名称和与此紧密相关的元数据attrs.long_name, attrs.standard_name, DataArray.name, attrs.units（若存在该项值）标记坐标轴的标签。...xarray 数据的属性可用.attrs方法获取。 data1d.attrs data1d.attrs 类似于MATLAB 线图绘制[2]，可用类似的参数指定绘制线型、标记和颜色。...若要显式查看各个Axes情况可通过ax.flatten()实现 默认绘图：未设置axi.set_ylabel("") 子图绘制情况 已设置axi.set_ylabel("") 子图绘制情况 参考资料
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。...（kg/m²/s）和空间导数（1/m）共同决定： 空间导数单位：1/m 水汽通量散度单位： ∇·Q = 水汽通量 × 空间导数 此时单位为 **kg/(m²·s·pa)**，表示单位时间内单位面积的水汽质量净变化率...绘制水汽通量散度图 将计算结果可视化，使用 cartopy 库绘制水汽通量散度的空间分布图。...绘制了水汽通量散度的空间分布图，直观展示了水汽的辐合与散发区域。 优化代码结构，提升了代码的通用性与可读性。
图1是“2N UPS”和“市电+240V HVDC”从低压侧到服务器的供电拓扑。...图2 HVDC系统低压配电柜 对于不间断电源系统，考虑同样大小的负载及同样15到30分钟时长的后备电池时间，理论上电池的安时数应该是基本一样的，同样电池占用场地也基本一样，这里不再深入比较。...对于数据中心而言，更长的生命周期处于运营阶段，而运营成本构成中很大一块是电费，下面继续分析OPEX中的用电成本，对于360KW的系统，这里按320KW的实际负载来估算，分别比较2N UPS和市电+240V...如果对于10万台服务器的一个大型数据中心，仅仅是采用了“市电+240V HVDC”技术在8年时间内就可以节省TCO高达1.2亿元，非常可观，包括带来的运维简化等，该技术很值得在业界推广使用。...（注：以上价格数据随具体项目和建设规模有较大变动范围，本文数据仅供大致参考，感谢理解！）
它可以把随着时间变化的气象要素场，分解为 空间函数部分 和 时间函数部分，从而便于我们开展分析和研究，让我们能够从庞大的气候数据中抓住他们的主要特征。...EOF分解所做的，就是把随时间变化的气象要素场分解为 空间函数部分 和 时间函数部分，且这两部分相互正交。...2.基本原理 在气象科研和业务工作中，我们经常会分析某一气象要素的时空数据集，它们大多是3维的，包括2维的空间场以及1维的时间序列。...每一个空间模态都对应着一个自己的时间系数 ，如果 中的正值的绝对值越大，表明该时间点所对应的数据集与该时间系数所对应的空间模态相似度越高；如果 中的负值的绝对值越大，则表明该时间点所对应的数据集越倾向于和该时间系数所对应的空间模态呈相反的状态...除此以外，我们还可以根据每一个空间模态(或时间系数)计算该空间模态(或时间系数)对应的方差贡献率，方差贡献率越高，表明该空间模态(或时间系数)所包含的关于原始数据的变化信息越多。
WRF模式前处理 WRF模式后处理 数据提取 投影转换 插值 可视化 本文除了xarray之外，主要使用了 salem 和 xesmf 这两个库，salem 主要是进行前处理和部分后处理操作，xesmf...这里就数据提取、投影转换、插值和可视化几个部分说一下。 由于WRF模式的输出并不完全兼容NetCDF格式的CF标准，所以无法直接利用 xarray 的很多函数。...数据提取 数据提取和之前说的类似，主要是利用 .sel 和 .isel 等函数。这里还是以提取站点数据为例，强调一个数据提取需要注意的问题。...() 可视化 可视化的部分其实之前就提到过了，xarray 的 Dataset 和 DataArray 都有 plot 方法可以进行快速绘图，也可以非常方便的绘制多幅子图。...温度分布图（点击看大图） 除了这种一键可视化之外，也可以进行单个时刻的绘图，或者提取某一个站点的数据绘制时间序列图： ds['T2'].isel(south_north=120, west_east=50
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