python计算N年一遇的降水经历

原创已于 2023-05-06 23:38:10 修改 · 783 阅读

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#python #numpy #机器学习

于 2023-05-06 23:13:29 首次发布

该代码片段展示了如何利用numpy、pandas和scipy库中的genextreme函数对数据进行拟合，计算不同年份（如5年、10年等）的回归期水平。它首先读取数据，然后拟合广义极值分布，最后计算并打印出各个回归期对应的水位。

Python3.9

Conda

Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

借助此文方法

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Features of this code:重现期
@Author: zlf
@Date：
"""
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import genextreme

def return_periods(data, years=[5, 10, 20, 50, 100]):
data = np.array(data) # data为ndarray格式
# Fit the generalized extreme value distribution to the data.
shape, loc, scale = genextreme.fit(data)
print("Fit parameters:")
print(f" shape: {shape:.4f}")
print(f" loc: {loc:.4f}")
print(f" scale: {scale:.4f}")
# Compute the return levels for several return periods.
return_periods = np.array(years)
return_levels = genextreme.isf(1 / return_periods, shape, loc, scale)
print("Return levels:")
print("Period Level")
for period, level in zip(return_periods, return_levels):
print(f'{period:4.0f} {level:9.2f}')

if __name__ == '__main__':
data = pd.read_excel(r'D:\降水量.xlsx')
return_periods(data)
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测试：

csv文件读取

da=pd.read_csv(r'D:\t3.csv',header=None)

data=pd.DataFrame(da)

return_periods(data, years=[2,5, 10, 20, 50, 100])