古氣候時(shí)間序列Pyleoclim是怎樣的，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。

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今天介紹一個(gè)用于處理古氣候時(shí)間序列分析的Python庫(kù)--Pyleoclim,擺張圖片在這里吧，介紹十分明確，我是用來(lái)分析古氣候序列數(shù)據(jù)的

要想在Python中使用Pyleoclim庫(kù)，當(dāng)然首先是得安裝它了，不得不服的是，安裝實(shí)在實(shí)在實(shí)在實(shí)在是太高了，大概一個(gè)月之前我就已經(jīng)嘗試安裝過了，結(jié)果都沒安裝上，難道是因?yàn)槲矣玫膚inOS，具體也不清楚，但就會(huì)巨難安裝上，單獨(dú)一個(gè)geopndas前端時(shí)間就把我折磨得夠嗆了，你說(shuō)安裝上gpd吧，可能也用不到很多，但是不安裝吧，那就走不通，我去他丫的呀。

Pyleoclim的安裝是需要依賴包的，具體的話呢就到官網(wǎng)去看看了，做好安裝不好的心理準(zhǔn)備，我記得上一次其他依賴包都安裝好了，結(jié)果顯示fortran啥的，我那里會(huì)弄那個(gè)鬼啊

好吧，那么來(lái)看看這個(gè)用于古氣候時(shí)間序列分析的Python庫(kù)有哪些功能吧

。大概就分為了兩部分，第一是數(shù)據(jù)的預(yù)處理，比如有的古氣候數(shù)據(jù)需要去除趨勢(shì)啥的，要標(biāo)準(zhǔn)化啥的那些，預(yù)處理完成之后就進(jìn)入分析環(huán)節(jié)，看下圖提供了譜分析及其顯著性檢驗(yàn)，小波變換和小波相干分析及其顯著性檢驗(yàn)，接著還有呢

接下來(lái)就簡(jiǎn)單介紹一下里面的某些方法

這個(gè)是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

這個(gè)是譜分析，默認(rèn)的方法是wwz，Weighted Wavelet Z-transform。當(dāng)然還有一個(gè)MTM，Multi-Taper Method，是不是很熟悉啊，騷年，這個(gè)MTM在winOS支持也不好，所以搞了一個(gè)macos來(lái)運(yùn)行，但是現(xiàn)在可以了，通過這個(gè)庫(kù)。

顯著性檢驗(yàn)

這個(gè)是小波周期分析及其顯著性檢驗(yàn)，這里的檢驗(yàn)一般用蒙特卡羅方法

這個(gè)是相干分析，相干，顧名思義，需要的數(shù)據(jù)長(zhǎng)什么樣就很容易理解了，箭頭代表相位關(guān)系，相干值介于0-1之間。

想實(shí)現(xiàn)上面的方法嗎，雖然matlab也能實(shí)現(xiàn)，而且安裝很容易，但是Python現(xiàn)在也可以了，就是安裝煩了啊，老是安裝不上。

OK,今天的分享先到這了，有興趣的小伙伴可以嘗試安裝一下喔，安裝之前建議先把要求的依賴包安裝好，這也是最耗時(shí)的階段看完上述內(nèi)容，你們掌握 古氣候時(shí)間序列Pyleoclim是怎樣的的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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