原始降水数据(128,512),存在缺测值,利用标签筛选出气旋降水,求气旋降水占总降水的贡献百分比,并将其插值成(147,147)python
时间: 2024-04-16 16:28:38 浏览: 16
要求将原始降水数据(128,512)中的气旋降水筛选出来,并计算其占总降水的贡献百分比,并将其插值成(147,147)的网格数据。下面是代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
# 假设原始降水数据为precip_data,形状为(128,512)
precip_data = np.random.rand(128, 512)
# 标签筛选出气旋降水,可以根据自己的需求进行筛选
cyclone_precip = precip_data[precip_data > threshold]
# 计算气旋降水占总降水的贡献百分比
total_precip = np.sum(precip_data)
cyclone_precip_percent = np.sum(cyclone_precip) / total_precip * 100
# 将气旋降水插值成(147,147)的网格数据
x = np.linspace(0, 1, 512) # 原始数据横坐标范围为0~1
y = np.linspace(0, 1, 128) # 原始数据纵坐标范围为0~1
xi = np.linspace(0, 1, 147) # 目标网格横坐标范围为0~1
yi = np.linspace(0, 1, 147) # 目标网格纵坐标范围为0~1
xv, yv = np.meshgrid(x, y)
xvi, yvi = np.meshgrid(xi, yi)
interpolated_precip = griddata((xv.flatten(), yv.flatten()), cyclone_precip.flatten(), (xvi, yvi), method='linear')
```
请注意,上述代码中的 `threshold` 是用于筛选气旋降水的阈值,您可以根据实际情况进行调整。另外,插值方法使用了线性插值,您也可以根据需要选择其他插值方法,如最近邻插值或高斯插值。
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