【直播】“Python语言+气象水文”数据处理及精美科研绘图实战

Python具有丰富和强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。除了Python标准库，几乎所有行业领域都有相应的Python软件库，随着NumPy、SciPy、Matplotlib和Pandas等众多Python应用程序库的开发，Python在科学和工程领域地位日益重要，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的优异性能使得Python在地球科学中地理、气象、气候变化、水文、生态、传感器等领域的学术研究和工程项目中得到广泛应用并高效解决各种数据分析问题，可以预见未来Python将成为科学和工程领域的主流程序设计语言。

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时间安排

8月1日-2日+8月8日 （共计三天）

每天上午9：30-12：00  下午14：00-17：30

主讲专家

主讲专家：陈博士，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事气象水文、陆面水文模型及区域气候模拟研究，主持多项国家级科研项目，第一作者发表科研论文20余篇。精通Fortran、Linux shell脚本编程、Python语言、Matlab和NCL等分析工具，具有丰富的科研数据分析和绘图经验。

培训方式

在线直播（会务组开课前告知）

课程优势

1、支持线上复看录屏，学员可随时反复观看复习。

2、课用课件及数据资料全部打包送。

3、建立专属微信答疑群，提供长期答疑交流

观看方式

查看文末联系方式。手机或者电脑下载“腾讯会议”注册完成后，开课前半小时内，会务组会提供会议ID及房间密码。 

课前准备

参加培训人员请提前自备笔记本电脑，配置好运行环境，准备优质网络环境，确保课程正常使用

课程大纲

一
python语音环境配置

1.1 Python语言简介

（Python发展历史、优缺点等）

  1.2 Python安装和初步运行

（如何在windows，linux和MacOS系统安装）

  1.3 Anaconda安装和使用（推荐使用）

（气象水文常用第三方包安装方法和介绍）

1.4 Pycharm安装和使用

（如何优雅的写Python程序）

  1.5 Python基本语法1

（1）文件类型及编码规则

（2）变量、数据类型及运算符和表达式

（3）条件语句和循环语句

（4）文件的输入和输出

（5）内置数据结构（序列、列表、元组和字典）

二
python基本语法2

2.1 Python程序的结构       

（1）函数

（2）模块

2.2 文件和目录的基本操作

2.3 Numpy介绍

（1）numpy属性

（2）numpy创建数组

（3）numpy基础运算

（4）numpy索引

（5）numpy数组合并与分割

三
python常用气象水文数据读写

3.1 ASCII或文本格式

（中国气象局气象站点数据读取）

3.2 NETCDF数据读取

（常用再分析数据，CRU数据等）

3.3 其他格式（grib数据、shapefile等）

3.4 实操演练

（1）中国地面气候资料月值数据集转NETCDF

（2）WRF模式数据后处理

四
python气象水文数据处理

4.1 Pandas介绍

（1）Pandas基本介绍

（2）Pandas选择数据

（3）Pandas设置键值

（4）Pandas处理丢失数据

（5）Pandas导入导出

（6）Pandas合并

（7）Pandas时间日期处理

4.2 统计相关

（气候平均、距平、相关系数、均方根误差、t检验、区域平均、EOF分解等）

4.3 时间序列分析

（趋势分析、距平、EEMD等）

4.4 实操演练

（1）常用干旱指数计算（SPI、PET、PDSI以及scPDSI等）

（2）极端气候指数计算

五
python气象水文科研绘图

5.1 图形绘制基础

5.2 绘制精美的图表-matplotlib

（散点图、折线图、柱状图及泰勒图等）

5.3 地理信息可视化-basemap和cartopy

（如何在地理底图上绘制站点分布、等值线、填色图和矢量图）

5.4 实操演练

（1）利用再分析数据绘制东亚大气环流

（2）利用shapefile对中国区域白化

（3）绘制地形、土地利用分布图

六
python气象水文数据分析与可视化

6.1 气象水文数据处理包-xarray

（1）xarray中的数据结构

（2）xarray索引数据

（3）xarray插值

（4）xarray统计计算

（5）xarray数据分组与合并

（6）xarray数据重组与变形

（7）xarray读写文件

6.2 气象水文数据处理与可视化包-IRIS

（1）iris的安装与简介

（2）iris的数据结构-cube

（3）iris分析处理数据

（4）iris可视化绘图

七
综合训练与答疑

7.1 Python科研绘图具体个例详解

（1）全球平均逐年气温变化图

（2）全球海温空间分布及趋势图

（3）CMIP6多模式数据集成处理

（4）动态gif图

7.2 答疑与讨论

培训费用

A类：2180元 （提供培训费、会议费发票，附带盖章文件）

B类：打包费用2780元（本课程+原价999元：NCL数据分析与处理实践应用视频课程）

C类：打包费用2780元（本课程+原价999元：Python机器学习案例实践视频课程）

D类：打包费用4960元（本课程+原价3180元：高分辨率区域气候模式（WRF）实践技术应用视频课程）

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