Python氣象應用編程 楊效業 楊青霖 張詩悅 9787115594006 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python氣象應用編程
ISBN：9787115594006
出版社：人民郵電
著編譯者：楊效業 楊青霖 張詩悅
頁數：350
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1513411
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內容簡介

Python語言憑藉其簡潔、易讀及可擴展性等特點，已成為程序設計領域備受歡迎的語言之一。豐富的Python第三方包（又稱「第三方庫」）使得Python可以應用於多個領域，氣象研究與應用領域也不例外。由NCL轉化來的庫很大程度地方便了讀者的學習。 本書內容由淺入深且針對性強，示例豐富且涉及面廣，系統地介紹Python語言的基本語法、高級特徵以及與氣象應用密切相關的工具包。本書從Python和Linux的基礎知識開始講解，無編程基礎或需鞏固基礎的讀者也能閱讀；然後介紹氣象數據的讀取、處理等；接著介紹繪圖基礎知識與常用的氣象繪圖方案；繼而介紹一些常用氣象物理量計算以及統計方法與檢驗等；最後介紹簡易機器學習入門和幾種Python計算加速方案。 本書的目標讀者為大氣科學專業及其相近專業本科及以上的學生、科研人員、從業人員，以及對氣象數據處理和可視化感興趣的愛好者。

作者簡介

楊效業，南京信息工程大學氣象學博士，氣象專業微信公眾號「氣海無涯」聯合創始人，利用Python語言進行氣象數據處理及可視化，並發表專業論文二十余篇，在氣象家園、簡書、嘩哩嘩哩等平台發布的Python氣象編程系列教程受到廣泛好評。

目錄

第1章 認識Python
1 1 Python簡介
1 1 1 Python與氣象
1 1 2 Python與NCL
1 1 3 為什麼使用Miniconda
1 2 開始使用
1 2 1 Miniconda安裝
1 2 2 設置conda與pip鏡像源
1 2 3 conda環境
1 3 Linux與Bash
1 3 1 Linux發行版
1 3 2

目錄

結構
1 3 3 用戶與用戶組
1 3 4

目錄

許可權管理
1 3 5 遠程登錄
1 3 6 輸入輸出重定向
1 3 7 常用命令
1 4 Python包管理
1 4 1 conda
1 4 2 pip
1 5 編輯體驗
1 5 1 互動式筆記本——Jupyter
1 5 2 工程型開發環境工具
第2章 Python語言基礎
2 1 變數
2 2 原生數據類型
2 2 1 數值
2 2 2 空值
2 2 3 字元串
2 2 4 列表和元組
2 2 5 集合
2 2 6 字典
2 3 判斷
2 3 1 比較操作
2 3 2 如果條件的值不是布爾值
2 3 3 多重條件
2 4 循環和迭代
2 4 1 循環
2 4 2 迭代
2 5 序列切片
2 6 解析式
2 6 1 列表解析式
2 6 2 字典解析式
2 6 3 集合解析式
2 6 4 生成器解析式
2 7 函數
2 7 1 定義函數
2 7 2 函數的參數
2 7 3 匿名函數
2 7 4 閉包與裝飾器
2 7 5 高階函數
2 8 面向對象基礎
2 8 1 什麼是對象
2 8 2 類和繼承
第3章 NumPy：Python數值計算之源
3 1 安裝
3 2 多維數組和列表
3 3 多維數組的特徵
3 3 1 數據類型
3 3 2 軸與維度
3 4 創建多維數組
3 4 1 np array()——直接創建
3 4 2 np zeros()——根據shape參數創建數組
3 4 3 np arange()——根據起點、終點和步長創建
3 4 4 np linspace()——根據起點、終點和元素數量創建
3 4 5 np random randn()——生成符合標準正態分佈的隨機多維數組
3 5 數組間運算和廣播運算
3 6 多維數組的索引和切片
3 6 1 普通索引和切片
3 6 2 高級索引
3 7 多維數組對象的方法
3 7 1 reshape()——改變數組形狀
3 7 2 transpose()——交換軸
3 7 3 mean()——計算平均值
3 7 4 sum()——計算元素和
3 7 5 std()——計算標準差
3 7 6 min()——取最小值/max()——取最大值
3 7 7 round()——進行四捨五入
3 7 8 dot()——執行向量/矩陣乘法
3 7 9 astype()——轉換數值類型
3 8 NumPy的常用函數
3 8 1 數學計算函數
3 8 2 三角函數
3 8 3 浮點函數
3 8 4 非通用函數
3 9 NumPy中的常量
3 10 文件讀寫
3 10 1 文本格式文件的讀取
3 10 2 文本格式文件的寫入
3 10 3 順序二進位文件的讀寫
第4章 pandas：優秀的數據分析工具
4 1 安裝
4 2 pd Series——序列
4 2 1 創建序列
4 2 2 時間索引
4 2 3 pd Series對象的算術運算
4 2 4 pd Series對象的常用屬性
4 2 5 pd Series對象的常用方法
4 3 pd DataFrame——數據框
4 3 1 創建數據框
4 3 2 pd DataFrame的時間索引
4 3 3 讀取CSV文件
4 3 4 pd DataFrame的算術運算
4 3 5 提取滿足條件的行
4 3 6 pd DataFrame的常用屬性
4 3 7 pd DataFrame的常用方法
4 4 pandas的常用函數
4 4 1 to_numeric()——將序列轉換為數值類型
4 4 2 to_datetime()——將序列轉換為時間戳類型
4 4 3 to_timedelta()——將序列轉換為時間差類型
4 4 4 date_range()——生成時間序列
4 4 5 merge()——按值連接兩個pd DataFrame
4 4 6 concat()——合併多個pd DataFrame
第5章 柵格數據處理
5 1 xarray與氣象柵格數據處理
5 1 1 xarray的安裝
5 1 2 xarray基礎知識
5 1 3 數據數組
5 1 4 數據集
5 1 5 數據數組與數據集的處理
5 2 MetPy入門
5 2 1 MetPy的安裝
5 2 2 MetPy的單位制
5 2 3 MetPy的常用常數
第6章 常用氣象數據讀取和預處理
6 1 文本文件
6 1 1 什麼是文件字元編碼
6 1 2 CSV文件
6 1 3 空格（製表符）作為分隔符的文件
6 2 Excel文件
6 3 NetCDF文件
6 4 GRIB文件
6 4 1 使用PyNIO
6 4 2 使用cfgrib
6 5 GrADS二進位文件
6 5 1 站點數據
6 5 2 柵格數據
6 6 WRF-ARW輸出文件
6 7 雷達基數據文件
6 8 CIMISS的使用
第7章 氣象數據插值
7 1 空間插值
7 1 1 從站點到柵格
7 1 2 從柵格到站點
7 1 3 從柵格到柵格
7 2 時間插值
7 2 1 站點時間內插
7 2 2 柵格時間內插
第8章 Python繪圖基礎
8 1 Matplotlib與cartopy基礎知識
8 1 1 繪圖結構
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