air=air.reshape((m[0]//3,3,m[2],m[3])).mean(axis=1)求air的时间距平
时间: 2024-01-11 16:02:56 浏览: 29
要计算air的时间距平,需要先计算出air的平均值,然后将air中每个时间步的值减去平均值,得到时间距平。
可以使用以下代码实现:
```python
# 计算air的平均值
air_mean = air.mean(axis=0)
# 计算时间距平
air_anom = air - air_mean
```
这里的`air_mean`是一个四维数组,其形状为`(3, m[2], m[3])`,表示每个时间步的平均值。而`air_anom`也是一个四维数组,其形状与`air`相同,表示每个时间步的时间距平。
相关问题
pos,neg= (y==1).reshape(m,1), (y==0).reshape(m,1)
这段代码是在将标签 y 中的正样本和负样本分别存储到两个数组 pos 和 neg 中。假设 y 是一个长度为 m 的标签向量,其中正样本的标签为 1,负样本的标签为 0。代码中的 (y==1) 会返回一个长度为 m 的布尔型向量,其中正样本的位置为 True,负样本的位置为 False,然后通过 reshape 函数将其转换为形状为 (m, 1) 的二维数组。同理,(y==0) 也会返回一个长度为 m 的布尔型向量,其中负样本的位置为 True,正样本的位置为 False,然后通过 reshape 函数将其转换为形状为 (m, 1) 的二维数组。最终将这两个二维数组 pos 和 neg 作为函数的返回值。
air=air.reshape((m[0]//3,3,m[2],m[3])).mean(axis=1)补充代码,求air的时间距平
假设时间序列的长度为n,则air的时间距平可以如下计算:
```
# 计算时间平均值
time_mean = air.mean(axis=0)
# 计算时间距平
time_anomalies = air - time_mean
# 将时间距平重新展平成原来的形状
time_anomalies = time_anomalies.reshape((m[0], m[2], m[3]))
```
其中,`time_mean`是对所有时间步的air进行平均得到的平均值,`time_anomalies`是air的时间距平,即每个时间步的air值减去平均值。最后将`time_anomalies`重新展平成原来的形状,即每个时间步的air都对应一个时间距平的值。
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