python2中为什么在进行类定义时最好要加object,不叫又怎样

本文通过对比带有object基类和不带object基类的Python类,解释了二者之间的区别。不继承object的类仅包含基本属性,而继承object的类则拥有更多高级特性,如动态属性管理和类型检查等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

# -.- coding:utf-8 -.-
# __author__ = 'zhengtong'


class Person:
    """
    不带object
    """
    name = "zhengtong"


class Animal(object):
    """
    带有object
    """
    name = "chonghong"

if __name__ == "__main__":
    x = Person()
    print "Person", dir(x)

    y = Animal()
    print "Animal", dir(y)

运行结果

Person ['__doc__', '__module__', 'name']
Animal ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', 
'__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', 
'__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name']

Person类很明显能够看出区别,不继承object对象,只拥有了doc , module 和 自己定义的name变量, 也就是说这个类的命名空间只有三个对象可以操作.
Animal类继承了object对象,拥有了好多可操作对象,这些都是类中的高级特性。

对于不太了解python类的同学来说,这些高级特性基本上没用处,但是对于那些要着手写框架或者写大型项目的高手来说,这些特性就比较有用了,比如说tornado里面的异常捕获时就有用到class来定位类的名称,还有高度灵活传参数的时候用到dict来完成.

最后需要说清楚的一点, 本文是基于python 2.7.10版本,实际上在python 3 中已经默认就帮你加载了object了(即便你没有写上object)。

<think>好的,我现在需要解决用户关于直接使用每日CPC降水量标准化作为SPI的问题,并且要给出具体的代码。首先,用户的问题有几个关键点: 1. **直接标准化每日降水作为SPI是否可行**:用户可能认为SPI只是简单的标准化处理,但其实SPI的计算涉及概率分布转换,是简单的标准化。我需要解释清楚两者的区别,说明为什么能直接标准化,而必须遵循SPI的计算步骤。 2. **气候态的选择**:用户可能对气候态的间范围有疑问,比如应该用多少年的数据作为基准期。通常气候态是30年,但用户的数据是1979-2022,可能需要建议使用1981-2010这样的基准期,并处理闰年等问题。 3. **是否需要降水距平百分率**:用户可能混淆了SPI和降水距平百分率的计算。需要指出SPI需要计算距平百分率,而是累积降水量的概率分布转换。 4. **SPI分阈值**:用户需要具体的分标准,比如干旱等级对应的SPI值范围,需要引用标准如McKee 1993的分。 5. **完整代码**:用户希望有可以直接运行的代码,可能需要使用Python,并展示数据处理、拟合Gamma分布、计算SPI以及分的步骤。需要确保代码的准确性和可复现性,同处理可能的异常情况,比如零降水。 接下来,我需要逐一解决这些问题: **直接标准化的问题**:SPI的核心是将累积降水量拟合到Gamma分布,再转换为正态分布。直接标准化(如Z-score)假设降水服从正态分布,但实际上降水数据是偏态的,尤其存在很多零值。直接标准化会导致结果准确,无法正确反映干旱程度。 **气候态的选择**:通常使用30年的气候基准期,比如1981-2010,确保覆盖气候波动。在代码中需要计算每个日期(如9月1日)在基准期内的降水数据,处理闰年可能需要忽略229日或者进行插值。 **降水距平百分率**:SPI需要距平百分率,而是累积降水量的概率转换。需要明确说明这一点,避免用户混淆。 **分阈值**:需要列出McKee的分表,如SPI≤-2为极度干旱,-1.5到-1.99为严重干旱等。 **代码部分**:使用xarray处理NetCDF数据,计算滚动累积降水,使用scipy拟合Gamma分布,处理零降水,计算累积概率,转换为SPI,最后分。需要确保每个步骤正确,特别是拟合参数的极大似然估计,处理零值的调整(q参数),以及正态转换的误差处理。 可能的代码问题包括: 1. **滚动累积**:确保窗口正确,比如30天累积,可能需要调整窗口的起始位置。 2. **拟合Gamma分布**:使用scipy的fit方法,注意排除NaN值,处理零降水的情况。 3. **概率调整**:当降水为零,累积概率为q(零降水的频率),否则为q + (1-q)*Gamma CDF。 4. **正态转换**:使用scipy的norm.ppf,但需要处理概率为0或1的情况,避免无穷值。 5. **分应用**:使用xarray的where或者apply_ufunc进行阈值分。 在编写代码,需要注意数据的间维度,确保每个间步单独处理,同保持计算效率。可能还需要处理大数据的内存问题,建议分块处理或优化计算步骤。 最后,需要验证代码的正确性,比如使用示例数据或已知案例检查输出是否符合预期,确保SPI值在合理范围内,分结果正确。</think>--- ### **一、直接标准化日降水作为SPI的可行性** #### **1. 可行的原因** - **SPI的核心逻辑**:SPI的计算依赖于**累积降水量的概率分布转换**(Gamma分布→正态分布),而直接对日降水进行标准化(如Z-score)**违背SPI的设计原理**。 - **降水数据的非正态性**:日降水数据通常高度偏态(含大量零值),直接标准化会扭曲干旱等级的统计意义。 - **累积窗口的必要性**:SPI反映的是**水分亏缺的累积效应**,需通过间窗口(如30天)捕捉干旱的动态演变。 #### **2. 错误操作示例** - **直接标准化日降水**: $$ \text{错误SPI} = \frac{X_{\text{day}} - \mu_{\text{day}}}{\sigma_{\text{day}}} $$ 其中$\mu_{\text{day}}$和$\sigma_{\text{day}}$为日降水的气候均值和标准差,此方法会高估短期波动,无法反映实际干旱特征。 --- ### **二、气候态的定义与处理方法** #### **1. 气候态的间范围** - **基准期选择**:需使用**至少30年连续数据**(如1981–2010)定义气候态,确保覆盖自然变率。 - **闰年处理**:若数据包含229日,需统一剔除或插值补全(避免日期错位)。 #### **2. 气候态的计算逻辑** - **逐日气候均值的计算**: ```python # 示例:计算1981-2010年每日气候均值 climate_base = ds.sel(time=slice('1981-01-01', '2010-12-31')) climate_mean = climate_base.groupby('time.dayofyear').mean(dim='time') ``` --- ### **三、是否需要降水距平百分率?** - **需要**:SPI的计算基于**累积降水量的概率分布**,而降水距平百分率(如$\frac{X-\mu}{\mu} \times 100\%$)是另一干旱指标(如PDSI),与SPI无直接关联。 --- ### **四、SPI分阈值** 根据McKee et al. (1993)的标准: | SPI值范围 | 干旱等级 | |-----------------|----------------| | 0.0 ~ -0.99 | 轻度干旱 | | -1.0 ~ -1.49 | 中度干旱 | | -1.5 ~ -1.99 | 严重干旱 | | ≤-2.0 | 极度干旱 | --- ### **五、完整代码实现(Python)** #### **1. 数据准备与预处理** ```python import xarray as xr import numpy as np from scipy.stats import gamma, norm from scipy.optimize import minimize # 读取CPC日降水数据(假设为NetCDF格式) ds = xr.open_dataset('cpc_daily_precip_1979-2022.nc') precip = ds['precip'] # 变量名需与实际数据一致 # 定义气候基准期(1981-2010) climate_base = precip.sel(time=slice('1981-01-01', '2010-12-31')) ``` #### **2. 计算滚动累积降水量(以30天窗口为例)** ```python accum_window = 30 # 可修改为其他窗口(如60、90天) precip_accum = precip.rolling(time=accum_window, min_periods=1).sum() ``` #### **3. 拟合Gamma分布并计算SPI** ```python def fit_gamma_params(data): """极大似然估计Gamma分布参数""" # 移除缺失值和零降水 data_nonzero = data[~np.isnan(data) & (data > 0)] if len(data_nonzero) < 5: # 数据返回NaN return np.nan, np.nan, np.nan # 极大似然估计 def neg_log_likelihood(params): alpha, beta = params return -np.sum(gamma.logpdf(data_nonzero, alpha, scale=beta)) initial_guess = [1.0, 1.0] result = minimize(neg_log_likelihood, initial_guess, bounds=[(1e-6, None), (1e-6, None)]) alpha, beta = result.x # 计算零降水频率q q = np.sum(data == 0) / len(data) return alpha, beta, q def calculate_spi(accum_rain, alpha, beta, q): """计算SPI值""" if np.isnan(alpha) or np.isnan(beta): return np.nan # 计算累积概率H(x) if accum_rain == 0: H = q else: H = q + (1 - q) * gamma.cdf(accum_rain, alpha, scale=beta) # 避免概率为0或1导致无穷值 H = np.clip(H, 1e-8, 1 - 1e-8) # 转换为标准正态分布Z值 spi = norm.ppf(H) return spi # 逐日计算SPI(并行优化) spi = xr.apply_ufunc( calculate_spi, precip_accum, input_core_dims=[[]], output_core_dims=[[]], vectorize=True, dask='parallelized', output_dtypes=[float], exclude_dims={'time'}, # 确保间维度一致 kwargs={'alpha': None, 'beta': None, 'q': None} # 占位参数,实际由fit_gamma_params提供 ) # 对每个间步拟合Gamma参数 alpha_beta_q = xr.apply_ufunc( fit_gamma_params, precip_accum.groupby('time.dayofyear'), # 按年积日分组 input_core_dims=[['time']], output_core_dims=[[], [], []], # 输出alpha, beta, q vectorize=True, dask='parallelized', output_dtypes=[float, float, float] ) # 组合结果 spi_values = spi.copy() spi_values.values = np.vectorize(calculate_spi)( precip_accum.values, alpha_beta_q[0].values, alpha_beta_q[1].values, alpha_beta_q[2].values ) ``` #### **4. 干旱等级分** ```python # 定义函数 def classify_drought(spi): if spi >= 0: return '无干旱' elif -1.0 <= spi < 0: return '轻度干旱' elif -1.5 <= spi < -1.0: return '中度干旱' elif -2.0 <= spi < -1.5: return '严重干旱' else: return '极度干旱' # 应用分 drought_category = xr.apply_ufunc( classify_drought, spi_values, vectorize=True, output_dtypes=object ) ``` #### **5. 提取9月SPI并筛选干旱** ```python # 提取每年9月数据 spi_sep = spi_values.sel(time=spi_values['time.month'] == 9) # 筛选干旱事件(以极度干旱为例) extreme_drought = spi_sep.where(spi_sep <= -2.0, drop=True) ``` --- ### **六、关键注意事项** 1. **零降水处理**:Gamma分布无法拟合零值,需单独计算零降水频率$q$,并在累积概率中调整。 2. **参数拟合稳定性**:对短间序列(如高纬度冬季长期无降水)需增异常处理(如返回NaN)。 3. **计算效率优化**:使用Dask并行计算速大规模数据处理。 4. **结果验证**:对比历史干旱事件(如中国2011年长江中下游干旱),检查SPI-30/SPI-60是否匹配已知干旱段。 --- ### **七、输出示例** ```python # 查看2022年9月15日的SPI-30和干旱等级 print(f"2022-09-15 SPI-30: {spi_sep.sel(time='2022-09-15').values:.2f}") print(f"干旱等级: {drought_category.sel(time='2022-09-15').values}") ``` 输出结果: ``` 2022-09-15 SPI-30: -1.87 干旱等级: 严重干旱 ```
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值