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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。
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。
03_Python 使用Matplotlib绘图
不知不觉，已经进入第12周了，Python数据分析的学习现今也已经进入了中后期，在继上周进行了Numpy的康威生命游戏的编写之后；紧接着进行的学习就是利用Python的Matplotlib模块来练习绘图。 这次由于涉及到图像，所以引用了一些丁烨老师的pdf的截图。主要是进行用Matplotlib模块来进行MATLAB能做的数据分析绘图工作，并结合Numpy和Matplotlib来做一个扫雷小游戏。
matplotlib官网
Python 数据可视化：数据分布统计图和热图
本课将继续介绍 Seaborn 中的统计图。一定要牢记，Seaborn 是对 Matplotlib 的高级封装，它优化了很多古老的做图过程，因此才会看到一个函数解决问题的局面。
在统计学中，研究数据的分布情况，也是一个重要的工作，比如某些数据是否为正态分布——某些机器学习模型很在意数据的分布情况。
在 Matplotlib 中，可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数。
输出结果：
sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE。
除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中还有另外一个常用的绘制数据分布的函数 sns.kdeplot，它们的使用方法类似。
首先看这样一个示例。
输出结果：
① 的作用是设置所得图示的背景颜色，这样做的目的是让下面的 ② 绘制的图像显示更清晰，如果不设置 ①，在显示的图示中看到的就是白底图像，有的部分看不出来。
② 最终得到的是坐标网格，而且在图中分为三部分，如下图所示。
相对于以往的坐标网格，多出了 B 和 C 两个部分。也就是说，不仅可以在 A 部分绘制某种统计图，在 B 和 C 部分也可以绘制。
继续操作：
输出结果：
语句 ③ 实现了在坐标网格中绘制统计图的效果，jp.plot 方法以两个绘图函数为参数，分别在 A 部分绘制了回归统计图，在 B 和 C 部分绘制了直方图，而且直方图分别表示了对应坐标轴数据的分布，即：
我们把有语句 ② 和 ③ 共同实现的统计图，称为联合统计图。除了用 ② ③ 两句可以绘制这种图之外，还有一个函数也能够“两步并作一步”，具体如下：
输出结果：
python绘图小结（2）
#例题1绘制一个四叶草
import turtle
turtle.color("green","green")
turtle.setheading(90)
turtle.begin_fill()
for i in range(4):
turtle.circle(-100,180)
turtle.left(90)
turtle.end_fill()
turtle.done()
#例题2绘制一个四角星
import turtle
turtle.color("yellow","yellow")
turtle.begin_fill()
for i in range(4):
turtle.circle(100,90)
turtle.right(180)
turtle.end_fill()
turtle.done()
#例题3绘制一个四叶花瓣
import turtle
turtle.color("pink","pink")
turtle.begin_fill()
turtle.circle(-100,90)
turtle.right(90)
turtle.circle(-100,90)
turtle.circle(100, 90)
turtle.right(90)
turtle.circle(-100, -90)
turtle.right(90)
turtle.circle(-100, 90)
turtle.right(90)
turtle.circle(-100, 90)
turtle.circle(100, 90)
turtle.right(90)
turtle.circle(-100, -90)
turtle.end_fill()
turtle.done()
#例题4输入一个数字，绘制以该数字为边数的正多边形
import turtle
a=int(turtle.textinput("绘制正多边形","请输入边数："))
turtle.circle(100,360,a)
turtle.done()