今天给各位分享python语言与气象自营的知识，其中也会对Python语言基础及气象应用进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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Python气象数据处理与绘图(1):数据读取
1、Xarray在读取坐标信息时，自动将时间坐标读取为了datetime64 ，这对我们挑选目的时间十分方便。Xarray通常与pandas配合使用。
2、data = json.loads（response.text）获取温度云图数据 temp_cloud_data = data[temperature_cloud]注意：以上示例代码中，需要将your_access_token替换为你自己的API密钥。
3、美国全境降雨量与空气温度的关系-核密度估计 在上面实验基础上，在 x， y 轴上分别通过 sns.rugplot 接口绘制核密度估计的一维分布图，可在一张绘图平面上同时获取联合分布和单变量分布的特征。
4、通常此类数据是由.txt（.csv）等格式存储的，读取和处理方法可参考我的“Python气象数据处理与绘图（1）：数据读取”，本文主要介绍绘图部分。
5、Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，（0，0）位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。
6、气象局15分钟降水数据处理方法如下：数据获取：从气象台、气象网站或其他可靠的数据来源获取15分钟降水数据。确保数据的准确性和完整性。数据清理：检查数据是否存在缺失值或异常值，并进行清理。
Python气象数据处理进阶之Xarray(6):数据重组与换形
1、官方文档中接下来有一段是关于DataArray向DataSet转换的，个人感觉放在这一章节并不合理，我后边会整理放进Python气象数据处理进阶之Xarray（1）中（我觉得两种基础数据结构以及互相转换应该最开始介绍的）。所以接下来跳过这部分。
2、在Xarray中，数据是由结构和标签的，分为以下几种：DataArray：带有标注或命名维度的多维数组。DataArray将metadata（例如：维名称，坐标和属性）添加到基础的 未标记 的数据结构，例如numpy和Dask数组。
