대기과학지

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..

늘부터는 과제로 나온 부산의 평균최고기온 자료를 가지고 편차 그래프를 그려보고 표준편차도 구해보고 왜도와 첨도 다양한 것들을 분석해보겠습니다 자료) 자료는 기상자료 개방포털에서 가져왔습니다 1973년부터 2021년까지의 시간 규모에 부산 ASOS 관측소의 월 별 평균 최고기온 자료를 사용했습니다 이렇게 설정해 준 후 csv 형태로 다운로드 했습니다 내용) 제가 분석할 내용들은 편차, 표준편차, 각 달의 박스 플롯, IQR, 왜도, 첨도 이렇게 6가지 입니다 추가로 넣으면 좋겠다 싶은 자료들은 중간 중간 추가하겠습니다 먼저 첫 번째 포스팅에서는 편차와 표준편차를 먼저 구해보겠습니다 이번 자료는 하나의 자료를 가지고 많은 것들을 해보고 싶기 때문에 여러 개로 나눠서 하겠습니다 개념 설명) 먼저 편차란 자료의..

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['..

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이번 작업은 제가 정말 오랫동안 작업을 진행했습니다 ​ 일주일 정도 걸렸던 것 같습니다 ​ 새로운 코드들을 적용하고 하는데 시간 자체는 오래 걸리지 않았지만 ​ 이 코드들을 원하는 대로 만들고 싶기도 했고 보기 편하게 만들고 싶었기 때문에 시간이 걸린 것 같습니다 이번에는 코드 자체도 148줄로 꽤 길고 설명드려야 할 것도 많기 때문에 ​ 여러 파트로 나누어서 하겠습니다 코드 from hashlib import new from tkinter import * import tkinter.font from tkinter import ttk import pandas as pd import csv #----------------------------------------------------------------..

작업 1과 연결됩니다 저번 첫 번째 작업 때는 ASOS에 풍속 풍향 자료를 가지고 그래프를 그려봤습니다 이번에 해볼 것은 지도에 각 관측 지점에 Marker에 표시를 하고 Popup창 형태로 제가 그린 그림을 보여주게 만들어보려고 합니다 이를 위해서는 Folium이라는 라이브러리가 필요합니다 Folium 라이브러리는 지도 위에 반응형 Objcet들을 놓을 수 있는 라이브러리입니다 지도 위에 Marker를 놓거나 선을 그리고 텍스트를 추가한다거나를 할 수 있습니다 작업 1에 보시면 import folium으로 라이브러리를 불러왔기 때문에 이번 코드에는 포함되지 않았습니다 folium은 생소하신 분들이 꽤 있을거라고 생각합니다 그래서 설명을 최대한 추가해서 포스팅 해보겠습니다 # 가장 먼저 지도를 만드는 부..

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 ..

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..