本篇文章给大家谈谈python语言基础及气象，以及Python语言基础与气象应用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、Python气象数据处理进阶之Xarray(6):数据重组与换形
- 2、Python气象数据处理与绘图(2):常用数据计算方法
- 3、Python气象数据处理与绘图(1):数据读取
- 4、python气象绘图windrose
- 5、python入门需要学哪些
Python气象数据处理进阶之Xarray(6):数据重组与换形
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。
根据官方的介绍，Xarray也支持grib文件的读取。前提是需要一个解码库eccodes或者利用Xarray借助PYNIO去读。
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。
Python气象数据处理与绘图(2):常用数据计算方法
1、使用NumPy库：这两种方法都可以计算一组数的平均值。第一种方法使用Python的内置函数，适用于任何可迭代对象，而第二种方法需要安装NumPy库，适用于更复杂的数值计算。
2、美国全境降雨量与空气温度的关系-散点分布和直方分布 sns.jointplot 接口通过栅格的形式，将单变量分布用子图的形式进行分别绘制，同时通过散点图进行双变量关系的展示，也是一种较好的展现数据分布的方式。
3、使用 Python 函数 （def） 表示代码块。在适当的情况下，几何属性将通过地理处理对象表示（如点对象）。 Arcade 支持Arcade 功能。 SQL 支持SQL 表达式。
4、常用函数库 scipy包中的stats模块和stat***odels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的stat***odels包。
5、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。对获取到的温度云图数据进行处理和分析，然后将其可视化。
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 格式，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、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。
4、mpl.rcParams[axes.unicode_minus] = False #设置负号正常显示 ---获取数据DataFrames，index*columns。
python气象绘图windrose
python很多库支持了对nc格式文件的读取，比如NetCDF4，PyNio（PyNio和PyNgl可以看做是NCL的Python版本）以及Xarray等等。
文献中也经常出现所谓年代际突变这类的描述，这次便介绍两个用来检验年代际变化的方法， 其一是滑动t检验（sliding t-test），另一个则是曼肯德尔检验（Man-Kendall test）。
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。
然而画图部分个人认为使用matplotlib+cartopy的组合更加灵活，因此Xarray系列到这里应该就完结了。下一步的***是按照魏凤英老师的统计方法一书，试着将常用的气象统计方法利用python去实现，但是水平实在有限。
python入门需要学哪些
学习C语言或者python语言 python语法更加简单简洁易学，而且有各种强大的库，扩展库，可过程可对象，如果是为了通过编程这一手段来迅速的做出有用、实用的程序和界面，可以学python。
Python基础语法、数据类型、字符编码、文件[_a***_]、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。阶段二：Python高级编程和数据库开发 面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
语法基础：了解 Python 的基本语法，如变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句等。数据类型：掌握 Python 的常见数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、和集合等。
学习python主要有自学和报班学习两种方式。
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