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, ^; b: I% R- }/ s Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,能够在不同操作系统和平台使用,简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库,还有丰富的第三方库,并且能够把用其他语言(C/C++、Fortran)编写的代码联结在一起。Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象和海洋等地学领域的主流编程语言之一。 6 T5 ^, f! R- _, z
本内容将聚焦Python在气象和海洋领域的使用,从Python基础使用开始,循序渐进,介绍常用的科学计算和可视化库,并结合实际,从气象海洋数据可视化到常见数据分析方法,让大家能从中借鉴学习,最终掌握python这一工作利器,助力今后的工作效率。
$ o, D) t& w- [ 【内容简述】:
8 O! x9 [# K3 r. S 专题一:Python软件的安装及入门
3 B" k! W# n5 v/ W/ H4 p 1、Python入门和安装
" J: A) Q0 n/ ?8 w9 F 1.1 Python背景及其在气象海洋中的应用
7 i3 e9 F) B* F# {( y* ] 1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置 1.3 Python基础语法% Q; C( ]7 q: j3 {, _& t
专题二:气象海洋常用科学计算库 1 S% M0 ?9 r( e! W( w
2、气象海洋常用科学计算 + o! u T- w+ G
2.1 Numpy库 ( `8 k! C$ v. x2 y, }9 U
2.2 Pandas库 : `2 }* N4 x N2 E
2.3 Scipy库
% Z }3 \( ~0 X$ _9 ] 2.4 Xarray和Netcdf库 2.5 常用数据的IO
6 T. a' @% _. \' } N: U0 a 1 B1 L! M$ L/ c" h
' R+ H- k/ Q: A1 C0 D 专题三:气象海洋常用可视化库 2 p/ x7 B" |2 t |: }' S
3 气象海洋常用可视化库
6 S0 k/ ]& ?" j9 s0 S. M 3.1 可视化库介绍matplotlib、cartopy等
$ u& ~, {$ R2 } 3.2 不同类型图的绘制 / o9 F+ [) O l% E3 \' t7 n
1)折线图绘制
) h8 y' ~: q* Y" n: \& u 2)柱状图绘制 ! z- L. J8 ]8 b0 a5 _. \4 s$ g
3)errorbar图绘制
& E4 U6 n/ t3 a" S) S7 w$ X- L 4)流场矢量 5 t) V# ^. {% c; w$ j
4)散点图绘制 * H( h/ Q, y" Y$ m5 {" A5 h
5)地图绘制(1.行政区划 2.地图白化) : W8 t8 R+ s: s1 V7 _- {" J
6)填色及等值线+地图
. Y% ]9 E* {$ @0 T. j$ { 7)流场矢量+地图 8)风玫瑰图7 S# F, p8 S) Y- S; R
" S' T. \( D Y" [- C: N 专题四:数据爬虫实战 ( e0 U' x1 t$ h- j- J
4 如何爬取中央气象台台风数据 ' ?1 k7 i/ T+ p+ a. h+ }
1) Request库的介绍 + @6 o: ]( v3 \: T/ [
2) 解析网页介绍 # d: m5 H& |. v E8 M- j4 B
3) 爬取中央气象台台风数据 4) 台风数据的分析和可视化
' ~& }4 H4 R# U" W3 Q* d 专题五:模式后处理 & `8 _/ ]( g O( u- f
5 WRF和ROMS模式后处理
% F' E# o) \$ t, ?" Z 5.1 WRF模式后处理 7 f( [* \ n( M4 `) O
1) wrf-python库介绍
4 w. f3 B& o1 t) D. V! ?% u 2) 提取站点数据 ; |; y& ^' |: e; G
3) 500hPa形式场绘制 B% \; [( l2 C4 ~
4) 垂直剖面图——雷达反射率为例 5) 提取台风数据并可视化8 B5 V. M7 n8 j% p- E5 n
5.2 ROMS模式后处理
/ h& R3 \3 T- S1 {( q& _3 ] 1) xarray为例操作ROMS输出数据
5 l9 `: R, V4 G5 k4 O! Y 2) 垂直坐标转换,S坐标转深度坐标 2 U2 ^) V9 t8 G! \3 T( W
3) 垂直剖面绘制 4) 平面图绘制
$ A( E R* X' Y ' ]* h& z- n+ H& w
专题六:EOF方法分析大气和海洋数据 ( m7 F, Q& z# D- P7 ?9 H
6 EOF方法分析大气和海洋数据 ' t7 r" P2 h5 K' s. s# g
6.1 EOF基础和eofs库的介绍
( R( V! C9 v8 u( T- P 6.2 EOF分析海年风场数据
9 a, w! F7 X V) s2 Y3 q, d/ M' R 1)CCMP融合风场数据介绍和处理,30年数据 2)按季节进行EOF分析,可视化& R; X+ S6 u8 P: z$ ]5 V) t& m0 j
6.3 EOF分析海表面温度数据
2 N" ?: h$ F% M l9 Z 1)SST数据计算距平,去趋势 2)SST进行EOF分析,可视化
9 c3 q- _. H1 r+ {0 m
. q' s; s5 {8 l% o+ e- B3 _& I 专题七:AI在气象海洋中的应用
+ A6 \) m& G2 X 机器学习在气象海洋中的应用
9 f# s$ ]( \0 ^ J8 k8 ` 7.1 机器学习简介 : T( y; ]: e) e
1)机器学习简介 Z8 u; W f, x9 e/ K7 C) D) i( w9 N
2)scikit-learn、pytorch等常用库介绍 5 X2 ]( s0 j" T) s. c3 d
7.2 如何使用pytorch搭建一个模型 / l, D6 H( Z. r ]+ t$ f4 r! P
7.3 机器学习订正模式数据 CCMP融合风场数据作为标签数据,订正GFS预报数据
* T; W& b6 Q4 m& f! M) M) } 7 b2 k8 c# X$ A z' M' d
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