我现在有180个国家1961-2021年每个月的降水数据，计算标准降水指数的python代码

计算标准降水指数（SPI）的Python代码如下：

import numpy as np
from scipy.stats import gamma

def spi(data, scale, shape):
    # 计算月降水量的累计概率分布函数
    data = np.sort(data)
    n = len(data)
    p = (np.arange(n) + 1) / (n + 1)
    x = gamma.ppf(p, shape, scale=scale)
    
    # 标准化
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    z = (data - mean) / std
    
    # 计算SPI
    spi = gamma.cdf(x, shape, scale=scale) - gamma.cdf(z, 1, 0)
    return spi

其中，`data`是每个月的降水数据，`scale`和`shape`是SPI公式中的参数，可以通过最大似然估计或其他方法来估计。具体使用方法如下：

# 读取数据
data = np.loadtxt('降水数据.txt')

# 计算SPI
spi_data = spi(data, scale=1, shape=2)

# 输出结果
print(spi_data)

其中，`降水数据.txt`是包含每个月降水数据的文件，格式为每行一个月的数据，用空格或逗号隔开。输出结果为每个月的SPI值。