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Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法
对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。
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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。
Python绘图Turtle库详解
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。
turtle 绘图的基础知识：
1. 画布(canvas)
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域，我们可以设置它的大小和初始位置。
设置画布大小
turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)，参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色。
如：turtle.screensize(800,600, "green")
turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)
turtle.setup(width=0.5, height=0.75,
startx=None, starty=None)，参数：width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例，(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心。
如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)
turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)
2. 画笔
2.1 画笔的状态
在画布上，默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴，坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语：坐标原点(位置)，面朝x轴正方向(方向)， turtle绘图中，就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态。
2.2 画笔的属性
画笔(画笔的属性，颜色、画线的宽度等)
1) turtle.pensize()：设置画笔的宽度；
2) turtle.pencolor()：没有参数传入，返回当前画笔颜色，传入参数设置画笔颜色，可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组。
3) turtle.speed(speed)：设置画笔移动速度，画笔绘制的速度范围[0,10]整数，数字越大越快。
2.3 绘图命令
操纵海龟绘图有着许多的命令，这些命令可以划分为3种：一种为运动命令，一种为画笔控制命令，还有一种是全局控制命令。
(1) 画笔运动命令
命令说明
turtle.forward(distance)向当前画笔方向移动distance像素长度
turtle.backward(distance)向当前画笔相反方向移动distance像素长度
turtle.right(degree)顺时针移动degree°
turtle.left(degree)逆时针移动degree°
turtle.pendown()移动时绘制图形，缺省时也为绘制
turtle.goto(x,y)将画笔移动到坐标为x,y的位置
turtle.penup()提起笔移动，不绘制图形，用于另起一个地方绘制
turtle.circle()画圆，半径为正(负)，表示圆心在画笔的左边(右边)画圆
setx( )将当前x轴移动到指定位置
sety( )将当前y轴移动到指定位置
setheading(angle)设置当前朝向为angle角度
home()设置当前画笔位置为原点，朝向东。
dot(r)绘制一个指定直径和颜色的圆点
(2) 画笔控制命令
命令说明
turtle.fillcolor(colorstring)绘制图形的填充颜色
turtle.color(color1, color2)同时设置pencolor=color1, fillcolor=color2
turtle.filling()返回当前是否在填充状态
turtle.begin_fill()准备开始填充图形
turtle.end_fill()填充完成
turtle.hideturtle()隐藏画笔的turtle形状
turtle.showturtle()显示画笔的turtle形状
(3) 全局控制命令
命令说明
turtle.clear()清空turtle窗口，但是turtle的位置和状态不会改变
turtle.reset()清空窗口，重置turtle状态为起始状态
turtle.undo()撤销上一个turtle动作
turtle.isvisible()返回当前turtle是否可见
stamp()复制当前图形
turtle.write(s
[,font=("font-name",font_size,"font_type")])
写文本，s为文本内容，font是字体的参数，分别为字体名称，大小和类型；font为可选项，font参数也是可选项
(4) 其他命令
命令说明
turtle.mainloop()或turtle.done()启动事件循环 -调用Tkinter的mainloop函数。
必须是乌龟图形程序中的最后一个语句。
turtle.mode(mode=None)设置乌龟模式（“standard”，“logo”或“world”）并执行重置。如果没有给出模式，则返回当前模式。
模式初始龟标题正角度
standard向右（东）逆时针
logo向上（北）顺时针
turtle.delay(delay=None)设置或返回以毫秒为单位的绘图延迟。
turtle.begin_poly()开始记录多边形的顶点。当前的乌龟位置是多边形的第一个顶点。
turtle.end_poly()停止记录多边形的顶点。当前的乌龟位置是多边形的最后一个顶点。将与第一个顶点相连。
turtle.get_poly()返回最后记录的多边形。
python基础-math模块常用的函数
import math
r=math.floor(3.2) #向下取整
print(r)
r=math.ceil(4.5) #向上取整
print(r)
r=abs(-2)
r=round(4.5) #四舍五入
r=math.pow(3,2) #幂运算
r=math.sqrt(25) #开平方
其中 函数fabs和abs的区别：函数fabs的作用是求浮点数x的绝对值；函数abs的作用是求x的绝对值。fabs函数原型：double fabs(double x)；abs函数原型：int fabs(int x)。fabs函数参数：参数x是一个浮点数；abs函数参数：参数x是一个整数
python常用列表函数
1
len(list)
列表元素个数
2
max(list)
返回列表元素最大值
3
min(list)
返回列表元素最小值
4
list(seq)
将元组转换为列表
序号
方法
1
list.append(obj)
在列表末尾添加新的对象
2
list.count(obj)
统计某个元素在列表中出现的次数
3
list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
4
list.index(obj)
从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
5
list.insert(index, obj)
将对象插入列表
6
list.pop([index=-1])
移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
7
list.remove(obj)
移除列表中某个值的第一个匹配项
8
list.reverse()
反向列表中元素
9
list.sort( key=None, reverse=False)
对原列表进行排序
10
list.clear()
清空列表
11
list.copy()
复制列表
用Python画图
今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？
搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单，
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。
Python中的常用内置函数有哪些呢？
abs() divmod() input() open() staticmethod()
all() enumerate() int() ord() str()
any() eval() isinstance() pow() sum()
basestring() execfile() issubclass() print() super()
bin() file() iter() property() tuple()
bool() filter() len() range() type()
bytearray() float() list() raw_input() unichr()
callable() format() locals() reduce() unicode()
chr() frozenset() long() reload() vars()
classmethod() getattr() map() repr() xrange()
cmp() globals() max() reverse() zip()
compile() hasattr() memoryview() round() __import__()
complex() hash() min() set()
delattr() help() next() setattr()
dict() hex() object() slice()
dir() id() oct() sorted()
本文名称：python画图常用函数,python根据函数画图
URL链接：http://6mz.cn/article/dsssspo.html