Properties: Properties.Source: 'C:\Users\86198\Desktop\psl2015-2064.mat' Properties.Writable: true

这看起来像是MATLAB中的一个结构体属性。这个属性的名称是“Properties”，它有两个子属性：“Source”和“Writable”。其中，“Source”属性的值是“C:\Users\86198\Desktop\psl2015-2064.mat”，表示这个结构体的数据来源文件是桌面上的“psl2015-2064.mat”文件。而“Writable”属性的值为true，表示这个结构体可以被写入和修改。

相关问题

gcc.exe: error: main.cpp: No such file or directory

这个错误提示意味着编译器没有找到名为 `main.cpp` 的文件。请确保在终端中输入的命令与你的项目结构相符。

在你的项目目录中，应该有一个名为 `main.cpp` 的文件，而且该文件应该在终端的当前工作目录中。你可以使用 `ls` 命令查看当前目录下的文件列表，确认是否存在名为 `main.cpp` 的文件。

如果 `main.cpp` 存在，但是编译器仍然无法找到该文件，可能是因为终端的当前工作目录不在你的项目目录中。你可以使用 `cd` 命令切换到你的项目目录，然后再次尝试编译。

如果你的项目结构比较复杂，可能需要在编译命令中指定源文件和头文件的路径。例如，如果你的 `main.cpp` 文件位于 `src` 目录下，你可以使用以下命令进行编译：

g++ -o main src/main.cpp

其中，`src/main.cpp` 表示源文件的相对路径，`-o main` 表示生成一个名为 `main` 的可执行文件。

希望这些信息能对你有所帮助。

如何提取https://psl.noaa.gov/data/correlation/nina34.anom.data中1980-2020年的数据

提取NOAA PSL网站上1980年到2020年NINO 3.4指数的数据需要一些步骤，因为你直接访问的是网页链接，而并非直接的数据文件。以下是大致的步骤：

1. **查看数据源**：首先，你需要检查该链接提供的数据格式。如果它是一个CSV或者JSON文件，可以直接下载。如果是个交互式图表或API，则可能需要编程操作。

2. **API请求**：如果数据通过API提供，可以使用像Python的`requests`库或者JavaScript的`fetch`函数发送GET请求，指定时间范围作为查询参数。

import requests

start_year = 1980
end_year = 2020
url = f"https://psl.noaa.gov/data/correlation/nina34.anom.data?year={start_year}-{end_year}"
data = requests.get(url).content

3. **解析数据**：获取到数据后，你可能需要解析返回的文本或JSON内容，提取出所需的时间序列数据。如果是CSV，可以用`pandas`库读取并筛选行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(BytesIO(data), header=None)
df = df[(df[0] >= start_year) & (df[0] <= end_year)]
nino34_data = df.iloc[:, 1].values  # 假设第一列为日期，第二列为NINO 3.4指数

4. **存储数据**：最后，你可以把数据保存成本地文件，如CSV或Excel，或者直接用于后续分析。

请注意，具体的代码可能会因网站的具体API设计和数据格式的不同而有所差异。如果你发现网站没有明确的API或直接下载选项，可能需要联系网站管理员或查找其他可用的数据来源。同时，也要尊重网站的使用条款，尤其是关于数据抓取和使用的规定。