气象python学习手册（python绘制气象图）

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1、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。

2、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。

3、使用API：有些网站提供API接口，可以通过编写Python代码来获取数据。例如，National Oceanic and Atmospheric Administration （NOAA）提供了RESTful API，可以用来获取气象数据，包括温度云图数据。

4、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。

5、在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。

6、参考 Xarray官方文档， Python气象数据处理进阶之Xarray（1）：Xarray的数据结构在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。

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。

再比如我们想选取夏季数据时，只需更多的时间操作同python的datetime 函数类似。当我们想选取特定经纬度范围（高度）的数据时，.loc[]函数同样可以解决。

准备数据和工具：您需要收集关于气象元素（如气压、温度、湿度、风速和风向）的数据。您还需要一套绘图工具，如比例尺、标记笔、彩色笔、空白地图或图表纸等。

分别使用两种方法进行检验，首先是滑动t检验：存在多个突变点，这时便需要调整滑动补偿，选取合适的步长。而利用MK检验：对于该组数据，相比之下，MK检验的效果要优于滑动t检验。

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。

“omit”：执行忽略nan值的计算计算得到的P值用于绘图，当p0.01时，通过99%显著性检验，p0.05，通过95%显著性检验，以此类推。

滑动t检验是考察两组样本平均值的差异是否显著来检验突变。滑动t检验的基本思想是：把一气候序列中两段子序列均值有无显著差异看为来自两个总体均值有无显著差异的问题来检验。

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。下一步的计划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。

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。

python在天气数据中筛选最高气温大于10度的日期步骤如下。在命令行中直接使用pip进行模块安装。利用select语句找到网页中天气数据所在的div即可。

日均最高气温变化趋势通过 joypy 包的 joyplot 接口，可以绘制带堆积效应的直方分布曲线，将 1980 年 - 2008 年的日均最高温度按每隔 4 年的方式绘制其分布图，并标注 25%、75% 分位数。

个人建议：你的 Python 基础似乎有些薄弱，最好好好学习一下基础。其他模块都需要这个基础才能更好使用。或许你可以看看 pandas。

日出以后，随着近地面气温的逐渐升高，空气的上升运动随之加强，逆温现象也会逐渐消失，对流运动得以继续。

通过分析图中气温的最高、最低值可以看出温度差异的大小。几条主要的等温线：一些特殊的等温线往往是气候区的大致界线，例如0℃、20℃等温线。

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。

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。

pre{overflow-x： auto} 技巧1： plt.subplots（）技巧2： plt.subplot（）技巧3： plt.tight_layout（）技巧4： plt.suptitle（）数据集：让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。

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