今天给各位分享气象python学习的知识，其中也会对Python气象绘图入门进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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Python气象数据处理与绘图(2):常用数据计算方法
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。
首先，将一排数字存储在一个列表中，例如：numbers = [2， 5， 7， 3， 9， 1， 6， 4]. 使用Python的内置函数max（），该函数可以返回列表中的最大值。
绘制图形 根据计算出的角度和数据的大小，绘制出雷达图。可以使用Excel、PowerBI或Python等工具进行绘制。为了让雷达图更加美观和易读，可以对图表进行美化，例如添加标题、标签、颜色等。
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。
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）。
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气象数据处理与绘图(4):显著性检验
1、美国全境降雨量与空气温度的关系-核密度估计 在上面基础上，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。
2、双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。P值的意义 P 值即概率，反映某一***发生的可能性大小。
3、MK（Mann-Kendall）趋势检验 气象学中常用的Mann-Kendall趋势检验，是一种非参数统计检验方法。该方法可用于分析中心趋势不稳定的时间序列，基于数据的秩，而不是数据本身。
4、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。
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