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实用编程 | 气象上常见的评分函数及其Python实现

如何衡量预报好坏呢?即如何衡量预报场(y_pre) 与 观测场(真值y_obs) 的异同程度呢? 主要采取二分类思想进行评价。但针对不同需求,气象上有许多预报准确度评价指标。 ?...以上面的y_pre y_obs 为例,共计有3600个格点,选定一个阈值rain_threshold ,格点数值 >= rain_threshold 即为正例, 否则为负例。...即真实; pre: 预测; threshold: 阈值,判别正负样本的阈值,默认0.1,气象上默认格点 >= 0.1才判定存在降水。...实际情况:FAR MAR一般随着降水阈值增大而显著增加,CSI 、ETS、POD、HSS、BSS随阈值增大而减小。即该预报模式对强降水的预报能力较弱,对是否降水预测更准确。...在真实的检验中,y_obs并不是均匀网格的,而是站点分布的,依据相同思路,比较区域内的所有站点预测站点观测,也能得到对应评分。

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气象上常见的评分函数及其Python实现

如何衡量预报好坏呢?即如何衡量预报场(y_pre) 与 观测场(真值y_obs) 的异同程度呢? 主要采取二分类思想进行评价。但针对不同需求,气象上有许多预报准确度评价指标。...以上面的y_pre y_obs 为例,共计有3600个格点,选定一个阈值rain_threshold ,格点数值 >= rain_threshold 即为正例, 否则为负例。...即真实; pre: 预测; threshold: 阈值,判别正负样本的阈值,默认0.1,气象上默认格点 >= 0.1才判定存在降水。...实际情况:FAR MAR一般随着降水阈值增大而显著增加,CSI 、ETS、POD、HSS、BSS随阈值增大而减小。即该预报模式对强降水的预报能力较弱,对是否降水预测更准确。...在真实的检验中,y_obs并不是均匀网格的,而是站点分布的,依据相同思路,比较区域内的所有站点预测站点观测,也能得到对应评分。

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    NumPy 使用教程

    然后,在设置 step 步长用于设置之间的间隔。最后的可选参数 dtype可以设置返回ndarray类型。 ...二、NumPy 数组的基本操作  上一个章节,我们了解了如何利用 NumPy 创建各式各样的 ndarray。本章节,我们将利用学会针对 ndarray 的各种花式操作技巧。 ...只需要设置好需要附加的轴位置就好了。它其实相当于只能在末尾插入的 insert,所以少了一个指定索引的参数。 ...三、排序、搜索、计数  最后,再介绍几个 numpy 针对数组元素的使用方法,分别是排序、搜索计数。  3.1 排序  我们可以使用 numpy.sort方法对多维数组元素进行排序。...3.2 搜索计数  除了排序,我们可以通过下面这些方法对数组中元素进行搜索计数。列举如下:  argmax(a ,axis,out):返回数组中指定轴的最大的索引。

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    NumPy 笔记(超级全!收藏√)

    (F)数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中OWNDATA (O)数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它WRITEABLE (W)数据区域可以被写入,将该设置为 False,则数据为只读...dtypendarray 的数据类型 NumPy 切片索引  ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。 ...ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。...NumPy 排序、条件刷选函数  NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间算法的稳定性。...按列排序,axis=1 按行排序kind: 默认为’quicksort’(快速排序)order: 如果数组包含字段,则是要排序的字段  numpy.argsort()  numpy.argsort()

    4.6K30

    灰太狼的数据世界(一)

    如上图,这样一个东西就是一个2*2的矩阵(横着两个,竖着两个),那这样的一个东西我们使用ndarray如何表示呢?...给定初始,结束步长来此创建一维矩阵(一维数组), 当然除此之外我们还有相似的函数,linspace,也arange是一样类似的。 下面我们再来看看ndarray的数据类型有哪些吧?...或 ndarray np.sum(x [, axis]): 所有元素的,参数是 number 或 ndarray np.max(x [, axis]): 所有元素的最大,参数是 number 或...累加,参数是 number 或 ndarray np.cumprod(x [, axis]): 返回一个同纬度数组,每个元素都是之前所有元素的 累乘积,参数是 number 或 ndarray numpy...默认是快速排序,当然你也可以指定合并排序排序。 我们使用numpy一些主要的方法以及跟你以上基本都覆盖到了,其实本质也就是对列表的一些操作,只不过在numpy里面的列表可能更加的多维度。

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    Python3快速入门(十二)——Num

    3、NumPy安装 pip install --user numpy --user 选项可以设置只安装在当前的用户下,而不是写入到系统目录。...为了高效地使用当今基于Python的科学计算工具,需要知道如何使用NumPy数组。...(O):数组拥有自己所使用的内存或从另一个对象中借用 WRITEABLE (W:)数据区域可以被写入,将设置为 False,则数据为只读。...ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。...NumPy 提供了多种排序的方法,不同的排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间算法的稳定性。

    4.6K20

    学习Numpy,看这篇文章就够啦

    Numpy是最著名的 Python库之一,常用于高性能计算。Numpy提供了两种基本对象:ndarrayufunc。...02 ndarray的基础操作 ndarray的基础操作包括设置ndarray形状、展平ndarray、组合ndarray、分割ndarrayndarray排序与搜索,以及ndarray的字符串操作等...排序与搜索 书中已经介绍了6种基本函数和它们的代码演示: 使用sort函数进行排序 使用argsort函数进行排序 使用argmaxargmin函数进行搜索 使用where函数无x与y 使用where...函数有x与y 使用extract函数进行搜索 在这里做几点补充说明: 其中注意argsort函数使用的方法类似于sort,只是返回的不同,返回的是ndarray arr的下标。...ndarray使用的切片索引方法,改变ndarray形状的方式,ndarray排序、搜索与字符串操作等。

    1.8K21

    【计算机视觉处理5】阈值处理

    我们通常的操作是将高于某一阈值的像素处理为255,或者低于某一阈值的像素处理为0。或者两者同时进行。当我们两者同时进行时,我们可以把这个操作成为二化,因为处理后的图片只有纯黑纯白两个颜色。...2、用numpy实现阈值处理 在numpyndarray数组中,提供了布尔索引的操作。通过布尔索引我们可以方便快速实现阈值处理,而不需要写大量的for循环。...返回的两个分别是阈值处理后的结果图像。 下面是阈处理类型可选的几个参数: ? 当我们阈值处理类型为二处理时,maxval参数才起作用。 (3)阈值处理的区别 下面我们来说说各种阈值处理的区别。...而我们的阈值设置为了127,导致得到的二图像效果要差一些,这个我们后面会提到解决办法。...因为一些像素高的点被抑制了,所以效果图偏暗,而且对比度也明显降低了。 其余的大家可以自己尝试一下。 4、Otsu处理 在上面的例子中,我们都需要手动设置阈值

    1.1K30

    如何在保留原本所有样式绑定用户设置的情况下,设置还原 WPF 依赖项属性的

    场景问题 现在,我们假想一个场景(为了编代码方便): 有一个窗口,设置了一些样式属性 现在需要将这个窗口设置为全屏,这要求修改一些原来的属性(WPF 自带那设置有 bug,我会另写一篇博客说明) 取消设置窗口全屏后...——那当然是不再动态了呀(因为覆盖了样式) 如果某人在 WindowStyle 上设置了绑定怎么办?...而我们通过在 XAML 或 C# 代码中直接赋值,设置的是“本地”。因此,如果设置了本地,那么更低优先级的样式当然就全部失效了。 那么绑定呢?绑定在依赖项属性优先级中并不存在。...绑定实际上是通过“本地”来实现的,将一个绑定表达式设置到“本地”中,然后在需要的时候,会 ProvideValue 提供。所以,如果再设置了本地,那么绑定的设置就被覆盖掉了。...SetCurrentValue 设计为在不改变依赖项属性任何已有的情况下,设置属性当前的

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    Numpy

    rng=np.random.RandomState(1234) rng.randn(100) Numpy 统计分析 排序 直接排序numpy.sort()函数numpy.ndarry.sort(...′ 堆排; #order:一个字符串或列表,可以设置按照某个属性进行排序 import numpy as np dt = [('Name', 'S10'), ('Height', float), ('...:\n',list(zip(a[d],b[d],c[d]))) #多个键值排序时按照最后一个传入数据确定排序顺序 去重重复数据 去重:unique函数可以找出数组中的唯一并返回排序后的结果 np.unique...ddof=0, keepdims=False) 最小——ndarray.min(axis=None, out=None, keepdims=False)(返回索引) 最大——ndarray.max...集合运算 Linear Algebra 点乘: x.dot(y) np.dot(x,y) x@y 矩阵分解(逆矩阵矩阵的) 高级用法 生成模拟数据集 使用 NumPy 的随机函数、等差数组生成函数

    1.2K10

    NumPy 1.26 中文文档(四十一)

    返回: setxor1d:ndarray 排序的一维数组,其中包含仅存在于两个输入数组中的唯一。...如果实部虚部都不是 NaN,则顺序由实部确定,除非它们相等,在这种情况下,顺序由虚部确定。 在 numpy 1.4.0 之前,对包含 nan 的实数复数数组进行排序会导致未定义的行为。...返回: 分区数组ndarray 与 a 相同类型形状的数组。 另请参阅 ndarray.partition 在原地对数组进行排序的方法。 argpartition 间接分区。...它应具有适当的形状 dtype。 keepdims布尔,可选 如果设置为 True,则被减少的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项,结果将正确地广播到数组。...如果keepdims设置为 True,则axis的大小将为 1,生成的数组将具有与a.shape相同的形状。 另请参见 ndarray.argmin, argmax amin 沿给定轴的最小

    23010

    炒鸡简单,带你快速撸一遍Numpy代码!

    本周目标 初识Numpy ndarray的增删改查 ndarray切片与筛选 ndarray运算与排序 NumPy 简介 NumPy 是 Numerical Python 的简称,它是 Python...通常,这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效更少的代码执行。 所以,Numpy 的核心是ndarray对象,这个对象封装了同质数据类型的n维数组。...提示一下,三位数组的shape中组、行列是怎样排序的? 所以,axis的赋值一定要考虑数组的shape。...提取ndarray中的唯一 所用函数为np.unique(ndarray),注意unique也可以添加参数axis来控制评判唯一的轴方向,不好理解可以看示例: #查看二维数组a中的唯一 a = [...可以了解下numpy.matmul函数。 ndarray排序 我们使用np.sort()ndarray.sort()来对ndarray进行排序

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    Python:Numpy详解

    NumPy 切片索引  ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。 ...ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。 ...然后,分别设置起始,终止步长的参数为 2,7 2。 ...NumPy 排序、条件刷选函数  NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间算法的稳定性。...numpy.lexsort() numpy.lexsort() 用于对多个序列进行排序。把它想象成对电子表格进行排序,每一列代表一个序列,排序时优先照顾靠后的列。

    3.6K00

    深度学习基础之numpy,小白轻松入门numpy,送书了!!!

    ,最后一个是表示的字节数 2.2 最重要的对象Ndarray 对象 Ndarray 可以理解为Java里面List 的实现,封装了更好的接口api。...3、numpy 常用操作 1.创建 ndarray import numpy as np #将列表 元组转换为ndarray x = [1,2,3] a = np.asarray(x) print...NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add(),subtract(),multiply() divide() 统计函数 numpy.amin() numpy.amax() numpy.ptp...操作函数 numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本 numpy.argsort() 函数返回的是数组从小到大的索引 numpy.lexsort() 用于对多个序列进行排序。...把它想象成对电子表格进行排序,每一列代表一个序列,排序时优先照顾靠后的列 #!

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    炒鸡简单,带你快速撸一遍Numpy代码!

    今天先从Numpy开始 本文目标 初识Numpy ndarray的增删改查 ndarray切片与筛选 ndarray运算与排序 NumPy 简介 NumPy 是 Numerical Python...通常,这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效更少的代码执行。 所以,Numpy 的核心是ndarray对象,这个对象封装了同质数据类型的n维数组。...提示一下,三位数组的shape中组、行列是怎样排序的? 所以,axis的赋值一定要考虑数组的shape。...提取ndarray中的唯一 所用函数为np.unique(ndarray),注意unique也可以添加参数axis来控制评判唯一的轴方向,不好理解可以看示例: #查看二维数组a中的唯一 a = [...可以了解下numpy.matmul函数。 ndarray排序 我们使用np.sort()ndarray.sort()来对ndarray进行排序

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    Python 之 Numpy 框架入门

    它是一个 Python 库,提供了一个多维数组对象、各种派生对象(比如屏蔽数组矩阵) ,以及一系列用于数组快速操作的例程,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、 i/o、离散傅里叶变换、基本线性代数、...,相当于 .shape 中 n*m 的 ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型 ndarray.itemsize ndarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位 ndarray.flags...import numpy as np # 长度为 4 a = np.arange(1,4) print(a) arange(start, stop, step) 自定义设置范围步长。...partition, 分区,这是一个部分排序。 对于 numpy 的数组,请使用 numpy 的函数排序,不要使用 Python 自带的函数排序。...如果设置了 flags 参数,则可以迭代维。

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    NumPy 入门教程 前10小节

    NumPy ndarray类用于表示矩阵向量。...)、dtype 要创建NumPy数组,可以使用函数np.array() 详情 如何创建array ---- 7 添加、删除排序元素 本节介绍np.sort()、np.concatenate() 使用np.sort...详情 添加、删除排序元素 8 数组形状大小 本节包括ndarray.ndim、ndarray.size、ndarray.shape 详情 数组形状大小 9 重塑array 使用array.reshape...详情 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) ---- NumPy入门系列教程: NumPy介绍 安装导入NumPy Python列表NumPy数组有什么区别?...有关Array的详细信息 如何创建array 添加、删除排序元素 数组形状大小 重塑array 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) 以上是先完工的10个小节的摘要介绍,想要学习完整章节的

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