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<title>ZSYXY Meteorological workshop</title>
<subtitle>摸鱼今天只想摸鱼</subtitle>
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<updated>2023-12-20T18:20:55.241Z</updated>
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<title>SVD奇异值分解</title>
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<published>2023-12-20T08:19:11.000Z</published>
<updated>2023-12-20T18:20:55.241Z</updated>
<summary type="html"><p>奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）方法被用于揭示不同气候变量之间可能存在的关系。该方法描述了每个变量变化的主要特征，还可以捕获了两个场之间的主要时空相关结构。</p>
<p>这里我们通过<a</summary>
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<title>WSL无法读取移动硬盘的解决方案</title>
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<published>2023-12-19T09:05:44.000Z</published>
<updated>2023-12-19T21:43:52.795Z</updated>
<summary type="html"><p>解决WSL无法读取移动硬盘的问题。</p></summary>
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<title>超前滞后相关系数</title>
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<published>2023-12-13T20:19:11.000Z</published>
<updated>2023-12-13T20:56:22.694Z</updated>
<summary type="html"><p>超前滞后相关用于分析两个序列之间的时滞相关性，可以在一定程度上判断两者的因果关系。例如一个序列与另一个序列存在显著的超前相关，那么说明前一个序列对应的要素可能会在显著相关的周期后影响一个序列对应的要素。</p>
<p>这里我将计算讲个序列的超前滞后相关封装成了现成函数方便大</summary>
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<title>热图（相关系数矩阵）</title>
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<published>2023-12-13T14:25:57.000Z</published>
<updated>2023-12-13T20:06:48.674Z</updated>
<summary type="html"><p>推荐用<a href="https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html#seaborn.heatmap" target="_blank"</summary>
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<title>泰勒图</title>
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<published>2023-12-11T14:25:57.000Z</published>
<updated>2023-12-11T21:43:05.753Z</updated>
<summary type="html"><p> 目前可以用<a href="https://pypi.org/project/SkillMetrics/" target="_blank"</summary>
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<title>Xarray一库通关气象编程（持续更新中）</title>
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<published>2023-12-07T15:05:44.000Z</published>
<updated>2023-12-14T12:27:28.724Z</updated>
<summary type="html"><p>Xarray库提供了包括数据读写、运算和绘图在内的诸多功能，非常方便灵活，下面会尽可能详细的展示Xarray库的强大美丽，一库通关气象编程。</p></summary>
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<title>利用bash脚本批量下载数据（并行）</title>
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<updated>2023-11-23T07:51:02.437Z</updated>
<summary type="html"><p>利用bash脚本批量下载数据（并行）</p></summary>
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<title>绘制带投影图形的比例缩放问题</title>
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<published>2023-10-30T02:05:44.000Z</published>
<updated>2023-11-14T08:24:47.683Z</updated>
<summary type="html"><p>修改绘制带有地图投影图形时的图片纵横比。</p></summary>
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<title>ColorMap的选择和设置</title>
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<published>2023-10-30T01:05:44.000Z</published>
<updated>2023-10-30T03:08:05.901Z</updated>
<summary type="html"><p>Matplotlib绘图中颜色映射的选择和设置。</p></summary>
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<title>经度坐标180°与360°的转换</title>
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<published>2023-03-24T15:05:44.000Z</published>
<updated>2023-12-06T20:07:31.031Z</updated>
<summary type="html"><p>经度坐标系-180°<del>180°和0°</del>360°的相互转换。</p></summary>
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<title>处理闰年2月29号的两种方法</title>
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<published>2023-03-15T08:05:44.000Z</published>
<updated>2023-03-24T14:27:02.095Z</updated>
<summary type="html"><p>关于处理闰年2月29号数据的两种方法。</p></summary>
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<title>修改显著性打点的颜色</title>
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<published>2022-11-28T09:04:48.000Z</published>
<updated>2022-11-28T12:31:38.186Z</updated>
<summary type="html"><p>以一个序列和一个场的相关系数为例，绘制带显著性检验的填色图。</p>
<p>通过contourf函数的hatch功能实现的显著性打点的颜色默认为黑色，然后当填色背景色调较深时，黑色的显著性打点会不明显，这里提供一个修改显著性打点颜色的方案：</p>
<figure</summary>
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<title>奇异值分解(SVD)</title>
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<published>2022-11-27T11:06:08.000Z</published>
<updated>2022-11-27T14:23:12.554Z</updated>
<summary type="html"><p>本文将直接介绍该库的安装及使用，关于SVD的原理不做介绍。</p>
<h4 id="一、安装"><a href="#一、安装" class="headerlink" title="一、安装"></a>一、安装</h4><figure class="highlight</summary>
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<title>Python vs NCL</title>
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<published>2021-06-23T02:00:44.000Z</published>
<updated>2021-06-30T07:13:59.205Z</updated>
<summary type="html"><p>通过示例对比Python和NCL，感受两种语言的区别。</p>
<p>NCL语言大概是从2018年开始，陪伴我走过了一年的时间，也帮助我发表了自己的第一篇文章。后来由于自己需要实现的算法过于复杂，自己无力编写，在朋友的诱惑下不得不转投Python，靠网上各路大神的帖子东拼西凑满足自己的科研需求。说卸磨杀驴也有点不合适，但在适应了Python之后，我确实基本没有再打开过NCL了。最近整理文件，找到了自己发表第一篇学术垃圾时候的NCL脚本，心血来潮的想再用Python实现一遍。也算是对评论里很多读者的一个回应吧(貌似气象家园帖子下边第一个评论就是希望我写一个两者对比的文章，被我鸽到现在，咕咕咕)。注：编程水平仅限于能跑就行，warning不管，冗杂语句请忽视。</p></summary>
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<title>Python调用CDO及其它系统指令(下载资料)</title>
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<published>2021-06-17T07:58:42.000Z</published>
<updated>2021-06-17T08:30:24.808Z</updated>
<summary type="html"><p>之前一篇文章简单介绍了Climate Data Operators (CDO) 如何处理气候数据的软件，并提到配合Python可以方便的使用，这里就再进一步讲解如何在Python中调用CDO，以及其它系统指令。虽然CDO发布了Python-cdo提供了直接使用的方法,但是这里给一些不能安装python-cdo或者其它原因不使用这个库的用户一个其它的方法。</p></summary>
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<title>关于绘图思路的一点想法</title>
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<published>2021-06-15T09:05:44.000Z</published>
<updated>2023-10-30T01:40:49.520Z</updated>
<summary type="html"><p>有大半年没有打开简书了(愧对各位默默关注我的读者)，得空看了下简书后台的评论，整理了下发现很多新入坑的伙伴的主要问题还是针对绘图和数据处理的（比如很多小伙伴不知道自己要画什么图，或者知道自己要画什么但是不知道怎么把手中的数据变成需要的图），这里就一并合在一起谈谈我对数据处理和绘图思路的理解(主要是思路)，若有不妥还请指正。主要是针对新入门的。</p></summary>
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<title>多轨迹绘制</title>
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<published>2021-06-15T02:22:39.000Z</published>
<updated>2021-06-15T03:14:18.194Z</updated>
<summary type="html"><p>之前在简书有发布过<a href="https://www.jianshu.com/p/454de73985ea" target="_blank"</summary>
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<title>带显著性检验的填色图</title>
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<published>2021-04-22T09:04:48.000Z</published>
<updated>2021-04-22T10:02:24.471Z</updated>
<summary type="html"><p>以一个序列和一个场的相关系数为例，绘制带显著性检验的填色图。</p>
<p>对于一个序列 a(T)和一个场 b(T, M, N), T可理解为时间维度，如40年，M，N分别为纬度和经度。其相关系数及对应的P值为：</p>
<figure class="highlight</summary>
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<title>绘图函数封装</title>
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<published>2021-04-22T09:04:48.000Z</published>
<updated>2021-04-22T10:02:05.914Z</updated>
<summary type="html"><p>绘制带有地理底图时调用。</p>
<p>默认添加海岸线，湖泊，设置地图边界及X,Y轴经纬度刻度。</p>
<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre><span</summary>
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<title>CMA热带气旋最佳路径数据集读取与绘制</title>
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<published>2020-09-18T02:51:43.000Z</published>
<updated>2020-09-18T03:04:13.600Z</updated>
<summary type="html"><p>以前在简书分享过一个路径绘制的方法，然而对于更多情况的路径绘制来说(比如台风路径)，每次的路径长度都是不一致的，同时也需要从一个数据文件里很复杂的读取。这次分享一个可以方便读取CMA热带气旋最佳路径数据集的方法。</p></summary>
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