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如何使用 Numpy.polyfit 绘制趋势图

感谢用户 Eduard Ilyasov 几天前帮助我

现在我得到了一些结果,但我几乎不明白这些

我试图计算从 1979 年到 2016 年的温度趋势。

    #calculate trend
    ####numpy.ployfit
    nmon = nyr * 12
    tdum = MA.arange(0,nmon)
    ntimes, ny, nx = tempF.shape 
#ntimes is time, ny is latitude, nx is longitude 
print tempF.shape

trend = MA.zeros((ny,nx), dtype='2f')
#trend = MA.zeros((ny,nx),dtype=float)

print trend.shape

for y in range (0,ny):
    for x in range (0,nx):
        trend[y,x]= numpy.polyfit(tdum, tempF[:,y,x],1)

print trend.shape
print trend
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这些是结果:

(
(456, 241, 480)
(241, 480, 2)
(241, 480, 2)
[[[ 0.00854342 -1.94362879]
  [ 0.00854342 -1.94362879] …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

python numpy temperature data-processing trend

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