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Python气象应用编程
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第12章 机器学习初探

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2025-03-25 07:31:57
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  • 第1章 认识Python
  • 1.1 Python简介
  • 1.2 开始使用
  • 1.3 Linux与Bash
  • 1.4 Python包管理
  • 1.5 编辑体验
  • 第2章 Python语言基础
  • 2.1 变量
  • 2.2 原生数据类型
  • 2.3 判断
  • 2.4 循环和迭代
  • 2.5 序列切片
  • 2.6 解析式
  • 2.7 函数
  • 2.8 面向对象基础
  • 第3章 NumPy：Python数值计算之源
  • 3.1 安装
  • 3.2 多维数组和列表
  • 3.3 多维数组的特征
  • 3.4 创建多维数组
  • 3.5 数组间运算和广播运算
  • 3.6 多维数组的索引和切片
  • 3.7 多维数组对象的方法
  • 3.8 NumPy的常用函数
  • 3.9 NumPy中的常量
  • 3.10 文件读写
  • 第4章 pandas：优秀的数据分析工具
  • 4.1 安装
  • 4.2 pd.Series——序列
  • 4.3 pd.DataFrame——数据框
  • 4.4 pandas的常用函数
  • 第5章 栅格数据处理
  • 5.1 xarray与气象栅格数据处理
  • 5.2 MetPy入门
  • 第6章 常用气象数据读取和预处理
  • 6.1 文本文件
  • 6.2 Excel文件
  • 6.3 NetCDF文件
  • 6.4 GRIB文件
  • 6.5 GrADS二进制文件
  • 6.6 WRF-ARW输出文件
  • 6.7 雷达基数据文件
  • 6.8 CIMISS的使用
  • 第7章 气象数据插值
  • 7.1 空间插值
  • 7.2 时间插值
  • 第8章 Python绘图基础
  • 8.1 Matplotlib与cartopy基础知识
  • 8.2 地理绘图基础
  • 8.3 颜色表（colormap）
  • 8.4 图像显示与保存
  • 第9章 基本绘图类型与气象绘图
  • 9.1 折线图
  • 9.2 散点图
  • 9.3 柱状图
  • 9.4 箱线图
  • 9.5 等值线图
  • 9.6 填色图
  • 9.7 轨迹绘制（以台风路径的绘制为例）
  • 9.8 流线图
  • 9.9 矢量箭头图
  • 9.10 风向杆图
  • 9.11 探空图
  • 9.12 泰勒图
  • 第10章 常用气象物理量计算
  • 10.1 干空气热力学（dry thermodynamics）物理量
  • 10.2 湿热力学（moist thermodynamics）物理量
  • 10.3 动力学（dynamicskinetics）物理量
  • 10.4 气象领域常用的数学计算方法
  • 第11章 常用气象统计方法与检验
  • 11.1 基本气候状态统计量
  • 11.2 气候变化趋势分析
  • 11.3 气候序列突变检验
  • 11.4 气候变量场时空结构的分离（经验正交函数分解）
  • 第12章 机器学习初探
  • 12.1 什么是机器学习
  • 12.2 传统机器学习
  • 12.3 深度学习框架
  • 第13章 计算加速与Fortran绑定
  • 13.1 原生代码优化
  • 13.2 独立语言绑定
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