今天要跟大家分享的图表是——风向玫瑰图！ 听起来就能大概猜出来这种图表长啥样，就是很类似气象图表中的那种代表风向的方位图。 以下是本案例图表所用到的原始数据以及作图数据： 使用以上作图数据插入雷达图：
•评估和挖掘(evaluation and tuning)：哪种性能评估方法对于气象领域中神经网络的评估和挖掘是最有效的？•可解释性(interpretability)：如果神经网络表现很好，那么是如何得到具有气象意义的结果呢？我们能够发现其所使用的策略吗？
近日，国家气象信息中心和郑州商品交易所签署战略合作框架协议，双方将联合开发天气指数期货等天气衍生品，深入挖掘气象数据价值。
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：
Surfer 23是一款功能强大的三维地质和地形建模软件，让用户能够以高精度的方式轻松生成多种复杂的地形图像和模型。Surfer 23可以用于多种应用领域，例如地质研究、地形分析、矿产开发、环境模拟、水文分析等等。
Living Atlas of the World 中提供的许多实时天气资源都提供了自定义数据显示的功能。关键是在服务层选项中寻找更改样式图标，同时探索每个层的属性表。
当预报天气时，气象学家使用许多模型和数据源来跟踪可能预示严重风暴的云的形状和运动。然而，随着天气数据集的不断扩大和最后期限的临近，他们几乎不可能实时监测所有风暴的形成，尤其是较小规模的风暴。
数据可视化是将数据转化为图形、图表和可视元素的过程，旨在帮助人们更好地理解数据、发现模式并得出洞察。在信息时代，数据可视化已经成为解决复杂问题、支持决策制定和传达信息的不可或缺的工具。本文将深入探讨数据可视化的重要性、不同类型的可视化方法、最佳实践以及如何有效地利用数据可视化来解锁数据的潜力。
频道机器人是基于QQ开放生态的高级扩展服务，通过开放的接口，能够与QQ频道用户实现交互形式丰富的互动。
COVID-19大流行使一家联网温度计制造商一举成名，因为Kinsa提供了一个可能了解疾病传播的窗口。
如何在产品初始阶段以最快的方式展示设计思路？我想大多数的UX/UI设计人员都会倾向于快速构建一个线框原型图。这的确是一个非常明智的选择。那么问题来了，设计师如何才能做出一个优秀的线框图设计呢？设计师可以在哪里获取更多设计灵感？需要使用线框工具呢还是用笔纸作图就足够？
本文内容参考meteva官方文档： https://www.showdoc.com.cn/meteva/ 面向群体：拿着micaps数据却不知如何读取与绘图的小白 初衷：向广大气象学子介绍meteva库的用途，达到降低micaps门槛的目的，主打“我淋过雨我撑伞” 应用场景：比如说组会前赶图（
Metpy 是应用于气象领域的开源Python包，可以进行气象数据的处理，可视化以及气象要素的计算等。
排名第一的刘凑华，是我和小宋的学长，所以我们经常亲切地管meteva叫：“老刘的库”
我们是否可以通过气象图来预测降水量呢？今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。
在互联网时代，每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外，在轨卫星每年也会产生PB级气象数据，还有大量的数值模式数据。
目前，有很多工具可以进行WRF模式后处理，比如NCL，Grads，Python，MATLAB等等，而且每一种语言都有其优势。NCL中有WRF模式后处理的包，可以非常方便的处理WRF模式结果，而近些年Python在气象上的应用也越来越广泛，各种气象相关包也日渐完善。MATLAB在WRF模式后处理方面就显得捉襟见肘了，倒不是MATLAB不适合做WRF模式后处理，而是关于这方面的开源包不多。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
在城市化（城镇扩展）、环境和能源等社会科学研究中常使用夜间灯光影像作为人类活动的表征。研究中使用最多的夜间灯光数据来自美国国防气象卫星计划（Defense Meteorological Satellite Program，DMSP）一系列气象卫星的观测。处理夜间灯光数据的方法和软件有很多，常用的有Arcgis等。在这里小渣将尝试用Python来读取夜间灯光数据。
借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化过程中解脱出来。
这几年玩了很多种 SDR 开发板，春节封路，在家闲着没事，也在尝试着玩各种天线，分析解码不同协议的无线信号，以此打发时间。
AI，机器学习/深度学习技术（包括深层神经网络，DNN）在许多领域和应用中取得了很大的进展，包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域，人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而，直到最近，在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是，AI在这些领域的应用在不断增加，而且取得了令人鼓舞的结果，其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加，将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器，一系列新传感器，以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战，AI已经成为潜在的解决技术。
Panoply是NASA开发的一个软件。支持Windows，Linux和macOS多种操作系统，下图是其操作界面。
在前面的教程中，我们已经讲解了常用的二维型数据的可视化方法。但是在日常研究中，由于大气科学属于地学系统，和地球地理信息的结合十分密切，大多数时间，需要在图形中添加地理信息。作为胶水语言，在Python中，目前还在使用的地理可视化库包尚有basemap、cartopy、geopandas等，但由于basemap是基于Python 2，而2已经不再维护，这意味着basemap也要为Python 2陪葬。而geopandas是基于pandas的，属于商务图表利器，但对于气象科研，显得力不从心。现在仅介绍basemap接班者cartopy。
首先，我们需要使用Python中的Matplotlib库来创建一个简单的气象数据可视化。 我们将使用Matplotlib的plot函数来绘制气象数据的整体趋势图， 然后使用mark_inset函数来创建一局部放大的子图，以便更详细地查看数据的某个特定部分。
在气象绘图中，使用 SHP 文件经常会带来一些麻烦。为了摆脱对 SHP 文件的依赖，我们需要思考如何直接进行绘图而不受其限制。本文将介绍三种不使用 SHP 文件进行气象绘图的工具。
作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。
WRF模式是数值天气预报和大气模拟系统，其开发目的就是用语研究和实际应用。运行WRF模式时，可以利用多种初始场数据来驱动，然后配置好选项之后便可以模拟天气过程（说的好像很简单的样子==）。
Meteva程序库由国家气象中心预报技术研发室检验科负责研发，是面向气象预报产品及中间产品进行全面检验评估所需要用到函数和功能的集成。它是国内第一款专门用于气象预报检验的Python程序库。
如图所示，斜的网格线并非是什么独特的绘图方法，只是兰伯特投影罢了。朱军上课不要睡觉啦。
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：
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
•NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。•Grib格式：xarray，Iris，pygrib等，有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式，cfgrib库支持Mac，Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式：pandas你值得拥有，无论是气象还是其他领域的类似格式数据，使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式：pandas和h5py可以处理hdf5格式，PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制：numpy可以处理二进制数据，同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。
前几天在Python白银群【巭孬嫑勥烎】问了一个Python可视化的问题，这里拿出来给大家分享下。
前面已经讲了很多关于折线图的常用参数，但是像颜色关键词在黑白文献中应该如何修改呢？plot()提供了一个marker=' '参数，其具体变化如下：
气象雷达是气象中应用非常广泛的一种工具，通常可以用来进行强对流天气大预警和预报。 气象雷达数据通常为二进制编码数据，而且不同波段的雷达数据所采用的编码方式也会有所不同。目前国内常用的雷达有SA/SB，CB多普勒雷达，X波段双偏振多普勒雷达等。除此之外，还有采用了其它数据结构的雷达数据，比如HDF5，netcdf等。
之前已经聊过了HTTP协议 爬虫 | 浅析HTTP协议 和 requests 库爬虫 | 优雅的HTTP库—requests
在现代城市中，交通管理和规划面临越来越大的挑战。随着城市化进程的加速，交通拥堵、公共交通优化以及智能出行服务成为亟待解决的问题。利用大数据技术分析和可视化城市交通数据，为城市交通管理提供科学的决策支持，已经成为智慧城市建设的重要方向。Python作为一种功能强大且灵活的编程语言，在城市交通大数据分析与可视化中得到了广泛应用。通过使用Python，可以对交通流量数据、气象数据、公交客流数据等多源数据进行清洗、处理、分析和可视化，从而揭示交通模式和规律，优化交通管理策略。
本节提要：接着上一章折线图，简要谈谈散点图scatter( )的常用关键参数，以及在气象绘图上的简单应用。
当要展示大气要素的空间分布和变化规律时，绘制ERA5数据的等值线和填色图就变得尤为重要啦！这两种方法简单易行，让我们来看看它们吧。
降水数据是气象学中一个重要的指标，它对于了解和预测天气变化非常关键。在本期中，我们将使用 joypy 库来进行降水数据的可视化，展示降水的变化趋势和分布情况。
AI科技评论按：由深圳气象局与阿里巴巴联合承办的CIKM AnalytiCup 2017第一赛季已经宣告结束。本次比赛的目标是利用雷达数据（多普勒雷达回波外推数据），来建立一个准确的降水预报模型。 这次比赛吸引了1395支队伍参赛，排行榜也已在阿里天池平台进行公示。 在这次比赛中，来自中国科学院的怀北村明远湖队（队员Zhang Rui, Qiao Fengchun, Guo Ran）在GitHub上分享了自己的代码和方法，他们在第一阶段获得第三名，第二阶段获得第四名。AI科技评论将他们发布的内容进行了整理，
https://carpentrieslab.github.io/python-aos-lesson/
正好最近在准备课程新增内容，查阅了很多资料，发现了一个个人根绝非常棒的可视化工具包-MetPy。详细介绍如下：
在本文中，我们将对比两种Python雷达库，分别是pycwr和pycinrad，它们用于计算HCL（Hydrometeor Classification）产品的方法。通过对它们的功能、性能、易用性等方面进行比较，我们可以更好地了解它们各自的优势和特点。
感谢黄老师授权转载 转自：百度新闻实验室（公号ID：baidunewslab） 导读：9月12日，在由中国传媒大学国际传媒教育学院、财新数据可视化实验室、百度新闻实验室联合主办的“京华论道——2015
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