基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

目录

专题一：Python软件的安装及入门

专题二：气象常用科学计算库

专题三：气象海洋常用可视化库

专题四：爬虫和气象海洋数

专题五：气象海洋常用插值方法

专题六：机器学习基础理论和实操

专题七：机器学习的应用实例

专题八：深度学习基础理论和实操

专题九：深度学习的应用实例

专题十：EOF统计分析

专题十一：模式后处理

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         Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文等地学领域的主流编程语言之一。

        人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的天然场景。Python也是当前进行机器学习和深度学习应用的最热门语言。对于的气象海洋领域的专业人员，Python是进行机器学习和深度学习工作的首选。

专题一：Python软件的安装及入门

1.1 Python背景及其在气象中的应用

1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置

1.3 Python基础语法

专题二：气象常用科学计算库

2.1 Numpy库

2.2 Pandas库

2.4 Xarray

专题三：气象海洋常用可视化库

3.1可视化库介绍Matplotlib、Cartopy等

3.2 基础绘图

（1）折线图绘制

（2）散点图绘制

（3）填色/等值线

（4）流场矢量图

专题四：爬虫和气象海洋数

（1）Request库的介绍

（2）爬取中央气象台天气图

（3）FNL资料爬取

（4) ERA5下载

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