r=np.corrcoef(air[:,i,j],a)[1,0]什么意思

这行代码计算了air数组第i行、第j列与a数组之间的相关系数。

具体来说，np.corrcoef()函数是NumPy中计算相关系数矩阵的函数，它可以计算输入数组中每两行之间的相关系数，返回一个相关系数矩阵。在这个代码中，我们只需要计算air数组第i行、第j列与a数组之间的相关系数，因此使用[1,0]索引取出相关系数矩阵中对应的值。

最后，将这个相关系数值赋给变量r。

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cor = np.zeros((89, 180)) for i in range(89): for j in range(180): r=np.corrcoef(sst[:,i,j],pre)[1,0] #print(r) cor[i, j] = r 用Python 对cor进行显著性检验，选出通过显著性检验的cor

要对 `cor` 进行显著性检验，需要先定义显著性水平（significance level）和自由度（degree of freedom）。一般情况下，显著性水平为0.05，自由度为样本数减1。

假设你已经定义好了显著性水平和自由度，可以使用 `scipy.stats.t` 模块中的 `t.ppf` 函数计算对应的 t 分布临界值。然后将 `cor` 中每个元素与 t 分布临界值比较，得到通过显著性检验的元素。

下面是具体的代码实现（假设显著性水平为0.05，自由度为88）：

import numpy as np
from scipy.stats import t

cor = np.zeros((89, 180))
for i in range(89):
    for j in range(180):
        r = np.corrcoef(sst[:, i, j], pre)[1, 0]
        cor[i, j] = r

alpha = 0.05
df = 88
t_critical = t.ppf(1 - alpha/2, df)

significant_cor = cor[np.abs(cor) > t_critical]

最后得到的 `significant_cor` 就是通过显著性检验的 `cor` 元素。

def plot_taylor_test(axes,refsample,sample,corr, *args, **kwargs): std = np.std(sample)/np.std(refsample) # corr = np.corrcoef(refsample, sample) # corr = abs(np.corrcoef(refsample, sample)) theta = np.arccos(corr) t,r = theta,std d = axes.plot(t,r, *args, **kwargs) #print(t) return d,r我只想提取这个函数的r应该怎么做

你可以直接调用该函数并传入参数，然后提取返回的 `r` 值即可。

示例代码：

# 假设 refsample、sample 和 corr 已经定义好了
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_taylor_test(axes, refsample, sample, corr, *args, **kwargs):
    std = np.std(sample) / np.std(refsample)
    theta = np.arccos(abs(corr))
    t, r = theta, std
    d = axes.plot(t, r, *args, **kwargs)
    return d, r

# 调用函数并提取 r 值
_, r = plot_taylor_test(plt.gca(), refsample, sample, corr)
print(r)