合成分析方法气象python

① 数据分析需要掌握哪些知识

数据分析定义

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

数据分析分类

数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

数据分析常用方法

1、PEST分析：

是利用环境扫描分析总体环境中的政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）与科技（Technological）等四种因素的一种模型。这也是在作市场研究时，外部分析的一部分，能给予公司一个针对总体环境中不同因素的概述。这个策略工具也能有效的了解市场的成长或衰退、企业所处的情况、潜力与营运方向。一般用于宏观分析。

2、SWOT分析：

又称优劣分析法或道斯矩阵，是一种企业竞争态势分析方法，是市场营销的基础分析方法之一，通过评价自身的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、外部竞争上的机会（Opportunities）和威胁（Threats），用以在制定发展战略前对自身进行深入全面的分析以及竞争优势的定位。而此方法是Albert Humphrey所提。

3、5W2H分析：

用五个以W开头的英语单词和两个以H开头的英语单词进行设问，发现解决问题的线索，寻找发明思路，进行设计构思，从而搞出新的发明项目具体：

（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？

（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？

（3）WHO——谁？由谁来做？

（4）WHEN——何时？什么时间做？什么时机最适宜？

（5）WHERE——何处？在哪里做？

（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？

（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

4、7C罗盘模型：

7C模型包括

（C1）企业很重要。也就是说，Competitor：竞争对手，Organization：执行市场营销或是经营管理的组织，Stakeholder：利益相关者也应该被考虑进来。

（C2）商品在拉丁语中是共同方便共同幸福的意思，是从消费者的角度考虑问题。这也和从消费者开始考虑问题的整合营销传播是一致的，能体现出与消费者相互作用进而开发出值得信赖的商品或服务的一种哲学。经过完整步骤创造出的商品可以称之为商品化。

（C3）成本不仅有价格的意思，还有生产成本、销售成本、社会成本等很多方面。

（C4）流通渠道表达商品在流动的含义。创造出一个进货商、制造商、物流和消费者共生的商业模式。作为流通渠道来说，网络销售也能算在内。

（C5）交流

（C6）消费者

N = 需求（Needs）：生活必需品，像水、衣服、鞋。
W = 想法（Wants）：想得到的东西，像运动饮料、旅游鞋。
S = 安全（Security）：安全性，像核电、车、食品等物品的安全。
E = 教育（Ecation）：对消费者进行教育，为了能够让消费者也和企业一样对商品非常了解，企业应该提供给消费者相应的知识信息。
（C7）环境

N = 国内和国际：国内的政治、法律和伦理环境及国际环境，国际关系。
W = 天气：气象、自然环境，重大灾害时经营环境会放生变化，适应自然的经营活动是必要的。像便利店或是部分超市就正在实行。
S = 社会和文化：网络时代的社会、福利及文化环境理所当然应该成为考虑因素。
E = 经济：经济环境是对经营影响最大的，以此理所当然应该成为考虑因素。7C罗盘模型是一个合作市场营销的工具。
5、海盗指标法AARRR:是互联网常用的“用户增长模型”，黑客增长模型：

Acquisition：获取用户
Activation：提高活跃度
Retention：提高留存率
Revenue：获取收入
Refer：自传播

数据分析常用工具

日常数据分析用的最多的还是办公软件尤其excel、word、ppt，数据存储处理可能用到一些数据库结合access用，另外目前一般公司小型关系数据库用mysql的还是比较多免费、轻量级，还有较多的也在用pg。

其次分析师是用一些专业的分析软件spss，sas，自助分析用的BI软件平台如：finebi、tableau等。

finebi

其实想强调的是分析师40%-60%的时间可能会花在数据的获取、处理和准备上，所以最好能会点sql，个人觉得对于分析师与其去了解数据库，不如好好去学下sql，因为sql是标准化的数据查询语言，所有的关系型数据库包括一些开源的数据库甚至各公司内部的数据平台都对它有良好的支持。最后对于第三方的一些数据收集或者一些跨平台的数据处理，包括一些分析可以用finebi。

数据分析流程

有了 这些基础的理论和分析方法后，接下来具体的分析流程可参考：

1.提出问题（需求） 2.结论/假设 3.数据准备 4.数据分析 5.报告生成 结论验证。

我们按照如上的分析步骤来个示例：

XX产品首销，哪些用户最有可能来购买？应该给哪些用户进行营销？

第一步首先是提出了问题，有了需求。

第二步分析问题，提出方案，这一步非常重要，正如上面提到的第二三类的数据分析本身就是一个假设检验的过程，如果这一步不能很好的假设，后续的检验也就无从谈起。主要需要思考下从哪些方面来分析这个问题。

可以从三个方面：（PS：这里对于一些常规的属性比如：性别、年龄、地区分布了这些基本，老大早已心中有数，就不再看了）

1.曾经购买过跟XX产品相似产品的用户，且当前使用机型是XX产品上一或几代产品，有换机意愿需求的。

2.用户的关注程度用户是否浏览了新品产品站，是否搜索过新品相关的信息，是否参加了新品的活动。

3.用户的消费能力历史消费金额、历史购机数量、本年度购机金额、本年度购机数量、最近一次购机时间及金额等。

第三步准备数据：

创建分析表，搜集数据 这一步基本是最花时间的，这时候就是考量你的数据平台、数据仓库的时候了，仓库集成的好，平台易用的话时间应该不用太长。

第四步数据分析：笔者是把数据导入到finebi进行分析的，也可以用python，其实用excel也非常好，只是笔者对excel的有些处理不是很擅长。

第五步就是图表呈现，报告的表达了，最后我们验证得到的一个结论就是：购买过同类产品，关注度越高，复购周期越近的用户越最容易再次复购。

注：想要获取33个好用数据分析工具，可以私聊回复我“工具”获得！

② python可以做哪些有趣的事情

1. Python3 实现色情图片识别

2. Python3 图片隐写术

3. 200 行 Python 代码实现 2048

4. Python实现3D建模工具

5. 使用 Python 定制词云

6. Python3 智能裁切图片

7.微信变为聊天机器人

8. 使用 Python 解数学方程

9. 使用 Python 创建照片马赛克

10. Python 基于共现提取《釜山行》人物关系

11. Python 气象数据分析：《Python 数据分析实战》

12. NBA常规赛结果预测：利用Python进行比赛数据分析

13. Python 的循环语句和隐含波动率的计算

14. K-近邻算法实现手写数字识别系统

15. 数独游戏的 Python 实现与破解

16. 基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系

17. Python 实现英文新闻摘要自动提取

18. Python 解决哲学家就餐问题

19. Ebay 在线拍卖数据分析

20. 神经网络实现人脸识别任务

21. 使用 Python 解数学方程

22. Python3 实现火车票查询工具

23. Python 实现端口扫描器

24. Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell

25. Python 实现 FTP 弱口令扫描器

26. 基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置

27. Python实现网站模拟登陆

28.Python实现简易局域网视频聊天工具

29. 基于 TCP 的 python 聊天程序

30. Python3基于Scapy实现DDos

31. 高德API + Python 解决租房问题

32. 基于 Flask 与 RethinkDB 实现TODO List

③ python怎么打开 gfs气象数据

参考
http://www.jb51.net/article/48299.htm

④ Python问题 原题为ecoder控制程序一 根据用户输入的风速，输出对应的飓风等级

# 风速 74-95 96-110 111-130 131-154 155及以上
# 级别 1 2 3 4 5
# 请编写程序，根据用户输入的风速，输出对应的飓风等级。
# 从测试集得到风速
velocity = int(input())
# 默认是0级
rank = 0
# 如果风速在74到95之间，输出1
if velocity >= 74 and not velocity > 95:
rank += 1
# 如果风速在96到110之间，输出2
elif velocity >= 96 and not velocity > 110:
rank += 2
# 如果风速在111到130之间，输出3
elif velocity >= 111 and not velocity > 130:
rank += 3
# 如果风速在131到154之间，输出4
elif velocity >= 131 and not velocity > 154:
rank += 4
# 如果风速大于155，输出5
elif velocity >= 155:
rank += 5
print(rank)

⑤ 有没有python数据统计和预测方法

呵呵,这可是涉及到气象学建模和复杂的算法的,你几句话就想搞明白?那不人人都可以做天气预报了,要气象局干嘛

⑥ 如何用Python把一个列表的多个元素合成单个元素

b=[1,2,3]
print''.join(map(str,b))#join操作不是str类型的列表会报错，得先转换哈

⑦ python图像处理初学者求助

Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
1）使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：

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>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：

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>>> print(im.format, im.size, im.mode)
('JPEG', (600, 351), 'RGB')
>>>

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误，返回 IOError 错误。
只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：

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im.show()

2）读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载文件，并转化为png格式：

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"Python Image Library Test"
from PIL import Image
import os
import sys

for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +".png"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3）创建缩略图
缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术，使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图，如下：

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# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):
f, ext = os.path.splitext(infile)
img = Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。
注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速，跟图片大小和压缩方式无关。
4）图像的剪切、粘贴与合并操作
Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：

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# crop, paste and merge
im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
box = (100,100,300,300)
region = im.crop(box)

矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

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region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。
5）分离和合并颜色通道
对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：

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r,g,b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

对于split（ ）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。
6）几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

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out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：

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out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）颜色空间变换
在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：

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cmyk = im.convert("CMYK")
gray = im.convert("L")

8）图像滤波

⑧ 想把摄氏度转化为华氏度，不知道为什么F = (9/5)C+32中的C 是invalid code，用python编的

应该是
F = (9/5)*C+32
少了运算符

⑨ python能做什么有趣的东西

python能做什么有趣的东西？下面给大家介绍35个Python实例：
1. Python3 实现图片识别
2. Python3 图片隐写术

3. 200 行 Python 代码实现 2048
4. Python实现3D建模工具
5. 使用 Python 定制词云
相关推荐：《Python教程》
6. Python3 智能裁切图片
7.微信变为聊天机器人
8. 使用 Python 解数学方程
9. 使用 Python 创建照片马赛克
10. Python 基于共现提取《釜山行》人物关系
11. Python 气象数据分析：《Python 数据分析实战》
12. NBA常规赛结果预测：利用Python进行比赛数据分析
13. Python 的循环语句和隐含波动率的计算
14. K-近邻算法实现手写数字识别系统
15. 数独游戏的 Python 实现与破解
16. 基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系

17. Python 实现英文新闻摘要自动提取
18. Python 解决哲学家就餐问题
19. Ebay 在线拍卖数据分析
20. 神经网络实现人脸识别任务
21. 使用 Python 解数学方程
22. Python3 实现火车票查询工具
23. Python 实现端口扫描器
24. Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell
25. Python 实现 FTP 弱口令扫描器
26. 基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置
27. Python实现网站模拟登陆
28.Python实现简易局域网视频聊天工具
29. 基于 TCP 的 python 聊天程序
30. Python3基于Scapy实现DDos
31. 高德API + Python 解决租房问题
32. 基于 Flask 与 RethinkDB 实现TODO List
33. Python3 实现简单的 Web 服务器
34. Python 实现 Redis 异步客户端
35. 仿 StackOverflow 开发在线问答系统

⑩ 天气预报基本成型需要经过几个步骤

现代天气预报有五个组成部分：

1、收集数据

最传统的数据是在地面或海面上通过专业人员、爱好者、自动气象站或者浮标收集的气压、气温、风速、风向、湿度等数据。世界气象组织协调这些数据采集的时间，并制定标准。这些测量分每小时一次（METAR）或者每六小时一次（SYNOP）。

气象卫星的数据越来越重要。气象卫星可以采集全世界的数据。它们的可见光照片可以帮助气象学家来检视云的发展。它们的红外线数据可以用来收集地面和云顶的温度。通过监视云的发展可以收集云的边缘的风速和风向。不过由于气象卫星的精确度和分辨率还不够好，因此地面数据依然非常重要。

2、数据同化

在数据同化的过程中被采集的数据与用来做预报的数字模型结合在一起来产生气象分析。其结大气状态的最好估计，它是一个三维的温度、湿度、气压和风速、风向的表示。

3、数据天气

按照物理学和流体力学的结果来计算大气随时间的变化。

4、输出处理

模型计算的原始输出一般要经过加工处理后才能成为天气预报。这些处理包括使用统计学的原理来消除已知的模型中的偏差，或者参考其它模型计算结果进行调整。

5、制作过程

根据有关部门提供的数据在电脑上制作全国气象形势图表（就是天气预报节目的背景图）；主持人站在一块蓝幕前“指指点点”，讲解天气（如何把握各个地区的位置，主持人只有一个秘诀——死记硬背）；影视中心进行影像合成，在电脑上用图表代替蓝幕；影视中心将制作完毕的节目传送到中央电视台。

(10)合成分析方法气象python扩展阅读

在收听天气预报时，常常听到“今天白天”、“今天夜间”等时间用语和“多云”、“阴”、“晴”等气象用语。

“今天白天”是指上午8：00到晚上20：00这12个小时；“今天夜间”指20：00到次日早上8：00这12个小时。“晴”指云量占10—30%；“多云”指云量占40—70%；“阴”指云量占80—100%。

气象单位对降水量标准的规定，有12小时和24小时两种标准。12小时降水量级标准是：“小雨”指的是降水量0.6—5毫米；“中雨”的降水量5.1—15毫米；“大雨”15.1—30毫米；“暴雨”30.1—70毫米；“大暴雨”70.1—200毫米。

24小时降水量级标准是：“小雨”降水量指的是1—10毫米；“中雨”的降水量指的是10.1—25毫米；“大雨”降水量指的是25.1—50毫米；“暴雨”指的是50.1—100毫米；“大暴雨”是100.1—250毫米的降水量。预报时间没有超过12小时，就是指12小时降水量级标准。

如果预报今天白天或晚上有雨雪，则指的是12小时内的降雪。如果预报今天白天到夜间有中到大雪，则指的是24小时内的降水量。除12.24小时预报外，还有48小时预报，72小时预报，还有未来天气分析等。

因为气象局每日提供给电视台，广播台，各大报纸的预报只有三次：早上，中午，晚上。对于突然的天气变化不能及时地作出预报，怎样才能及时地了解到突然的天气变化情况呢。从2009年9月开始，中国开通了121气象热线。

平均每两小时就有一次新的预报，及时准确，方便快捷。例如扬州的121气象热线，可以同时接听60门电话，话费与普通的市话相等。大多数城市气象台（局）都开通官方天气微博。