python求衰减函数 什么是衰减函数
python内置函数有哪些
python常见的内置函数有:
创新互联科技有限公司专业互联网基础服务商,为您提供重庆服务器托管,高防物理服务器租用,成都IDC机房托管,成都主机托管等互联网服务。
1. abs()函数返回数字的绝对值。
2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True;空元组、空列表返回值为True。
3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False,是则返回False,如果有一个为True,则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。
4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。
5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型,如果参数不为空或不为0,返回True;参数为0或没有参数,返回False。
6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的,并且每个元素的值范围: 0 = x 256(即0-255)。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。
7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。(可以加括号的都可以调用)
8. chr()函数用一个范围在range(256)内(即0~255)的整数作参数,返回一个对应的ASCII数值。
9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。
10. dir()函数不带参数时,返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表;带参数时,返回参数的属性、方法列表。
扩展资料:
如何查看python3.6的内置函数?
1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE;
2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个;
3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数;
4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法,我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)";
5、然后回车,同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数;
6、这里我们可以使用python内置函数len()来查看python内置函数的个数,这里我们直接输入"len(dir(builtins))";
7、回车之后我们可以看到系统返回值153,说明我们现在这个版本中有153个内置函数;
8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help",python内置函数有一百多个,我们当然不能记住所有的函数,这里python提供了一个"help"函数,我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法,这里我们直接输入"help(len)",然后回车,会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释,当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。
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。
利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数
Python-for-data-移动窗口函数
本文中介绍的是 ,主要的算子是:
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数,称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子,行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法:使用span(跨度)
一些统计算子,例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。
例如,金融分析中的股票和基准指数的关联性问题:计算时间序列的百分比变化pct_change()
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
唯一要求:该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚),例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
滤波方法及python实现
对滤波的 总结 : 对特定频率进行有效提取,并对提取部分进行特定的处理(增益,衰减,滤除)的动作被叫做滤波。
最常用的滤波器类型有三种: 通过式(Pass),搁架式(Shelving)和参量式(Parametric)。 滤波器都有一个叫 参考频率(Reference Frequency)的东西 ,在不同类型的滤波器中,具体的叫法会有所不同。
通过式滤波器可以让参考频率一侧的频率成分完全通过该滤波器,同时对另一侧的频率成分做线性的衰减,就是,一边让通过,一边逐渐被滤除。在信号学中,通过的区域被称为通带,滤除的区域被叫做阻带,在通过式滤波器中,参考频率通常被称为截止频率。
高通滤波器(high-pass filters):让截止频率后的高频区域通过,另一侧滤除,低通滤波器(low-pass filters):让截止频率前的低频区域通过,另一侧滤除,通
以下是高通滤波器与低通滤波器的核心参数:
截止频率(Cut-off frequency) :决定了通带(通过的频率部分)与阻带(阻止的频率部分)的分界曲线,截止频率的位置并非是在曲线开始弯曲的那个点,而是在-3dB的位置。以图2左侧的高通滤波器为例,截止频率点之上的部分频率并没有全部被通过,而是有个曲线,在曲线回归平直后其频率才被完全通过。至于为什么要将-3dB的位置设为截止频率,是因为-3dB对于滤波器的设计而言是个非常重要的位置,如果设为其他位置,则会让通过式滤波器的设计变得尤为复杂。
斜率(Slope) :表示的是通带与阻带的分界曲线的倾斜程度,也就是说斜率决定了分界曲线是偏向平缓的,还是偏向垂直的,斜率越大(更陡峭),人工处理的痕迹就越明显。斜率的单位为dB/oct,中文称为分贝每倍频程。虽然绕口,但其实很简单,如6dB/oct,意思为一个倍频程的距离会产生6dB的衰减,数字滤波器常见的斜率选择有6dB/oct,12dB/oct,18dB/oct,24dB/oct,30dB/oct等等(图3)。
scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)
scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False, output='ba')
这里假设采样频率为1000hz,信号本身最大的频率为500hz,要滤除10hz以下和400hz以上频率成分,即截至频率为10hz和400hz,则wn1=2*10/1000=0.02,wn2=2*400/1000=0.8。Wn=[0.02,0.8]
分享名称:python求衰减函数 什么是衰减函数
当前链接:http://pwwzsj.com/article/dodhige.html