대기과학지

오늘은 파이썬으로 일기도를 그려보겠습니다 제가 사용한 자료는 NCAR RDA에서 NCEP GDAS/FNL 0.25도 글로벌 대류권 분석 및 예측 그리드 자료를 사용했습니다 시간대는 2023년 7월 24일 06 UTC입니다 사용한 투영법은 Lambert Conformal Conic으로 줄여서 lcc라고 부릅니다 중심 위경도는 서울 관측소의 위경도를 사용했습니다 고기압과 저기압 표시는 plt.text를 사용해서 직접 입력했습니다 metpy에 위경도와 기압값, 고기압인지 저기압인지 표시하는 함수도 찾았는데 아직은 성공하지 못해서 직접 입력했습니다 성공한다면 그것도 올리겠습니다 코드입니다 pip install pygrib pip install cartopy pip install basemap_data_hires..

저번에 이어서 표준편차가 높게 나온 이유를 분석해보겠습니다 자료) 기간 1973년 ~ 2021년 지점 ASOS 부산 관측 지점 자료 월 별 평균 최고기온, 1, 2, 7, 8월 합계 강수량 7월) prec = pd.DataFrame(pd.read_excel("/content/drive/MyDrive/기상통계학/pre.xlsx")) pre7 = prec['july'].to_list() fj1 = np.polyfit(pre7, jul['mmt'], 1) fj5 = np.poly1d(fj1) fig, ax15 = plt.subplots(figsize = (15, 9)) twin1 = ax15.twinx() ax15.plot(hjk, jul, color = 'red', label = 'july m..

저번 포스팅과 이어집니다 저번 포스팅에서 편차를 구해보고 선형회귀분석을 이용해서 추세선까지 그려봤습니다 오늘은 먼저 저번 포스팅에서 예측했던 '편차가 상승하는 추세이니 실제 기온도 상승하는 추세일거다' 를 확인해보고 각 월 별 평균을 구하고 표준편차를 막대그래프로 그려보겠습니다 자료) 기간 1973년 ~ 2021년 지점 ASOS 부산 관측 지점 자료 월 별 평균 최고기온 개념) 먼저 저번 포스팅에서 설명 드렸었지만 표준편차에 대해 한 번 더 설명해보겠습니다 공식으로는 이렇게 표현합니다 Xi는 관측값, X bar는 평, n은 전체 자료 갯수를 의미합니다 데이터 분석 분야에서는 RMSE(Root Mean Square Error)라고도 부릅니다 이 값이 작을수록 자료들의 특성이 선형 예측에 잘 반영된다는 말입..

저번에 포트란으로 계산했던 파장별 복사에너지를 그려보겠습니다 라이브러리) 오늘 필요한 라이브러리는 정말 간단합니다 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt csv 파일을 읽어올 pandas와 직접 그림을 그릴 matplotlib 만 있으면 됩니다 결과물) 먼저 저희가 그릴 결과물입니다 학생 분이시면 교과서에서 비슷한 그림을 보셨을거라 생각합니다 코드분석) se = pd.DataFrame(pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/대기복사학 파일/se.csv')) fig, ax = plt.subplots(figsize = (15, 9)) ax.plot(se[' lamda'], se['T1']) ax.plot(se['..

조금 더 클린 코드면 좋을 듯 싶지만 일단은 코드 구현의 집중을 했습니다 제가 해본것은 강릉과 울진에 산불이 난 시점에 풍향과 풍속을 알아보고 싶었습니다 저도 현재 강릉에 있으면서 강릉에 산불이 났던 3월 5일 12시 경에 풍속이 어마어마 했었습니다 이번 산불의 주된 확산 원인도 강풍과 3년정도 매우 적었던 강수탓에 건조했던 산지라고 합니다 그래서 풍속이 얼마나 강했고 풍향은 어느 방향이었는지를 알아보겠습니다 저는 강릉과 동해, 울진 이렇게 3곳의 3월 2일부터 3월 13일까지의 자료를 이용했습니다 자료를 설정 이유는 먼저 울진만 알아보려 했으나 강릉도 함께 알아보기 위함이고 울진 산불의 경우 3월 2일 오전 11시경부터 발화가 시작되었고 산림청의 보도에 따르면 3월 13일 오전 9시 주불은 잡았다고 했..

자 오늘도 파이썬 포스팅을 이어가 보겠습니다 최대한 쉽게 설명해드리려고 원고를 쓰다보니 시간이 오래 걸린점 죄송합니다 저는 기본적인 문법이나 형식적인 것들 보다는 쉽게 배울수 있고 실용적인 파이썬을 하고 싶습니다 형식적으로 이 구문은 어느걸 의미한다 이런거 보다는 그래프를 그리고 제게 주어진 자료를 시각화 하고 이런 파이썬을 하고 싶습니다 그러기 위해서는 matplotlib라는 라이브러리가 가장 좋다고 생각합니다 물론 빅데이터를 다루고 시각화 하는 데는 R프로그래밍이 제일 좋긴 합니다 R프로그래밍도 포스팅을 위해 공부중입니다 자 본론으로 들어와서 matplotlib는 본래 matlab이라는 유료 라이브러리로 인해 만들어졌습니다 미국 대학에서만 무료로 제공하기 때문에 이를 사용하기 위해 파이썬 고수분들이 ..

요즘 문득 드는 생각이 내가 과연 라이브러리 내에 모든 함수를 사용할 수 있을까? 라는 생각이 듭니다 ​ Numpy 내에도 다양한 모듈이 있고 Matplotlib 내에도 다양한 모듈이 있는데 이걸 과연 제대로 사용하고 있는 걸까 생각을 해봤습니다 ​ 그래서 당분간은 라이브러리들에 대해 하나씩 알아보려고 합니다 ​ 제가 설명드릴 라이브러리들은 Numpy, Matplotlib, Pandas, (TensorFlow, Keras, PyTorch) Scipy 이렇게 5개 입니다 ​ 저 라이브러리들 모두 머신러닝에 자주 사용되는 라이브러리입니다 ​ 텐서플로우와 케라스, 파이토치는 하나로 묶은 이유는 이 3개는 사용 용도가 비슷합니다 또한 범용성이 서로서로 좋기 때문에 연결시키며 사용하기 편리합니다 ​ 머신러닝에 관..

저번 포스팅에 이어서 시각화 했던 코드를 분석해보고 결과물 까지 함께 보겠습니다 ​ 먼저 직접 그래프를 그리는 부분입니다 plt는 앞에서 저희가 라이브러리를 불러올때 봤던 matplotlib.pyplot에 약자 입니다 저렇게 불러오지 않으면 matplotlib.pyplot을 매 부분 전부 작성을 해야하기 때문에 번거롭습니다 ​ 12열을 보시면 plt.style.use('ggplot)이라고 되어있습니다 이 코드는 그대로 읽으시면 됩니다 그래프를 그릴때 'ggplot'이라는 스타일을 사용하겠다는 말입니다 ​ ggplot은 파이썬보다는 R이라는 프로그래밍 언어에서 더 많이 사용됩니다 Grammer of Graphics plot의 약자로 그래픽 문법으로 plot을 한다는 말인데요 영어에도 문법이 있듯이 그래픽을..

저번에 포스팅 했던 코랩을 이용해서 파이썬의 다양한 라이브러리를 통해 자료를 시각화 해보려고 합니다 ​ 과가 대기과이다 보니까 자료의 양이 매우 방대합니다 과거 강수량이나 일사량, 일기도 등 이런 지표들의 자료가 많이 축적이 되어있습니다 이 지표들을 통해 앞으로의 날씨를 예측하는 것이 예보관이 하는 일이기도 합니다 ​ 위 사진은 파이썬에서 제공하는 다양한 라이브러리들입니다 상위 라이브러리로 갈수록 훨씬 어렵고 복잡한 작업을 수행합니다 저희는 자료를 정리하거나 시각화하는 작업을 할겁니다 ​ 이때 필요환 라이브러러리를 Numpy, 주로 배열이나 행렬을 만드는 선형대수학과 관련된 라이브러리 Matplotlib, 주로 데이터로 그래프를 그려서 자료를 시각화하는 라이브러리 Pandas, 주로 시계열 자료나 데이터..