⚫ Task-1:对AO.txt进行数据分析绘图: ➢ 计算11月份AO指数的年度均值(考虑70年所有年度)、中位数、25百分位数、 75百分位数; ➢ 以月份(Jan、Feb、…、Dec)为X轴,绘制所有年份的该月AO指数的均值的柱状图
时间: 2023-07-10 07:34:34 浏览: 98
首先,我们需要读取AO.txt文件中的数据。假设AO.txt文件中的数据格式是:每一行表示一个日期和对应的AO指数,用空格隔开。
代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取AO.txt文件中的数据
data = pd.read_csv('AO.txt', sep='\s+', header=None, names=['date', 'ao'])
```
接下来,我们可以计算11月份AO指数的年度均值、中位数、25百分位数、75百分位数。
代码如下:
```python
# 选择11月份的数据
nov_data = data[data['date'].str.endswith('11')]
# 计算11月份AO指数的年度均值、中位数、25百分位数、75百分位数
mean = nov_data['ao'].mean()
median = nov_data['ao'].median()
q1 = nov_data['ao'].quantile(0.25)
q3 = nov_data['ao'].quantile(0.75)
print('11月份AO指数的年度均值为:', mean)
print('11月份AO指数的年度中位数为:', median)
print('11月份AO指数的25百分位数为:', q1)
print('11月份AO指数的75百分位数为:', q3)
```
最后,我们可以以月份为X轴,绘制所有年份的该月AO指数的均值的柱状图。
代码如下:
```python
# 提取月份和年份
data['month'] = data['date'].str[4:6]
data['year'] = data['date'].str[:4]
# 计算每个月份的AO指数的均值
monthly_mean = data.groupby('month')['ao'].mean()
# 绘制柱状图
plt.bar(monthly_mean.index, monthly_mean.values)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('AO Index')
plt.title('Monthly Mean AO Index')
plt.show()
```
以上就是对AO.txt进行数据分析绘图的代码。
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