楼主: Luce2030
380 2

[其他] python气象自动绘图函数设计思想与使用方法 [推广有奖]

  • 0关注
  • 3粉丝

已卖:164份资源

教授

91%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
61 个
通用积分
108.4266
学术水平
11 点
热心指数
34 点
信用等级
4 点
经验
19182 点
帖子
1240
精华
0
在线时间
756 小时
注册时间
2024-1-22
最后登录
2025-11-9

楼主
Luce2030 发表于 2025-3-28 20:10:44 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
+map            57.5 MB
  bou2_4l.dbf             148.0 KB
  bou2_4l.shp             1.3 MB
  bou2_4l.shx             14.0 KB
  bou2_4p.dbf             84.3 KB
  bou2_4p.shp             1.4 MB
  bou2_4p.shx             7.3 KB
  country1.dbf             510.0 KB
  country1.shp             3.6 MB
  country1.shx             2.0 KB
  MeteoInfo_csharp_1.1.3.5R1.zip             36.5 MB
  province.CPG             5 Byte
  province.dbf             3.9 KB
  province.prj             140 Byte
  province.sbn             468 Byte
  province.sbx             148 Byte
  province.shp             12.1 MB
  province.shx             380 Byte
  province.xml.xml             130.0 KB
  stations_lat_lon.xlsx             139.0 KB
  tibet_new.dbf             350 Byte
  tibet_new.prj             145 Byte
  tibet_new.sbn             132 Byte
  tibet_new.sbx             116 Byte
  tibet_new.shp             11.5 KB
  tibet_new.shx             108 Byte
  tibet_new.xml.xml             17.6 KB
  world_adm0_Project.dbf             14.0 KB
  world_adm0_Project.prj             145 Byte
  world_adm0_Project.sbn             2.1 KB
  world_adm0_Project.sbx             268 Byte
  world_adm0_Project.shp             1.5 MB
  world_adm0_Project.shp.xml             8.9 KB
  world_adm0_Project.shx             1.7 KB
+机器学习            377.0 MB
  boost_1_70_0-msvc-14.1-64.exe             175.0 MB
  cmake-3.23.2-windows-x86_64.msi             27.9 MB
  LightGBM(已经编译).zip             89.1 MB
  mingw-w64-install.exe             938.0 KB
  vs_Community.exe             1.2 MB
  xgboost-1.2.0_SNAPSHOT+4729458a363c64291e84da28b408a0ac8d7851fa-py3-none-win_amd64.whl             83.1 MB
+教程1            48.5 MB
+.ipynb_checkpoints             24.2 MB
  Auto_adaboost.ipynb             36.4 KB
  Auto_adaboost_Bayesian_Optimization.ipynb             6.0 KB
  Auto_adaboost_chose.ipynb             37.3 KB
  Auto_ANN.ipynb             68.9 KB
  Auto_ANN_chose.ipynb             161.0 KB
  Auto_ANN_KAN_pytorch.ipynb             35.0 KB
  Auto_ANN_pytorch.ipynb             32.0 KB
  Auto_any_vertical.ipynb             16.8 KB
  Auto_blocking_high.ipynb             14.6 KB
  Auto_catboost.ipynb             38.1 KB
  Auto_catboost_Bayesian_Optimization.ipynb             6.1 KB
  Auto_catboost_chose.ipynb             38.8 KB
  Auto_cdf_matching.ipynb             4.2 KB
  Auto_check_data_time.ipynb             2.3 KB
  Auto_chose_data.ipynb             3.1 KB
  Auto_CNN.ipynb             128.0 KB
  Auto_CNN_chose.ipynb             338.0 KB
  Auto_CNN_KAN_pytorch.ipynb             44.9 KB
  Auto_CNN_LSTMorGRUorRNN.ipynb             159.0 KB
  Auto_CNN_LSTMorGRUorRNN_chose.ipynb             434.0 KB
  Auto_CNN_LSTMorGRUorRNN_more_output.ipynb             272.0 KB
  Auto_CNN_LSTMorGRUorRNN_pytorch.ipynb             53.0 KB
  Auto_CNN_pytorch.ipynb             42.2 KB
  Auto_CNN_TCN.ipynb             141.0 KB
  Auto_CNN_TCN_chose.ipynb             379.0 KB
  Auto_CNN_TCN_more_output.ipynb             261.0 KB
  Auto_CNN_TCN_pytorch.ipynb             48.2 KB
  Auto_CNN_Transformer.ipynb             156.0 KB
  Auto_CNN_Transformer_chose.ipynb             434.0 KB
  Auto_CNN_Transformer_more_output.ipynb             273.0 KB
  Auto_CNN_Transformer_pytorch.ipynb             51.7 KB
  Auto_create_gif.ipynb             2.3 KB
  Auto_DeepForest.ipynb             35.4 KB
  Auto_DeepForest_Bayesian_Optimization.ipynb             5.3 KB
  Auto_DeepForest_chose.ipynb             37.6 KB
  Auto_draw_taylor.ipynb             2.7 KB
  Auto_EfficientTemp_ESR_GAN.ipynb             93.8 KB
  Auto_EfficientTemp_ESR_GAN_pytorch.ipynb             45.5 KB
  Auto_EfficientTemp_MSG_SE_Densenet_GAN.ipynb             115.0 KB
  Auto_EfficientTempNet.ipynb             22.6 KB
  Auto_EfficientTempNet_pytorch.ipynb             23.0 KB
  Auto_EfficientTempt_MSG_SE_Densenet_GAN_pytorch.ipynb             49.2 KB
  Auto_EMD.ipynb             3.2 KB
  Auto_eof.ipynb             4.4 KB
  Auto_ERA5_download.ipynb             3.7 KB
  Auto_ESR_EfficientTemp_GAN.ipynb             94.1 KB
  Auto_ESR_EfficientTemp_GAN_pytorch.ipynb             45.5 KB
  Auto_ESRGAN.ipynb             81.7 KB
  Auto_ESRGAN_pytorch.ipynb             34.4 KB
  Auto_GCN.ipynb             114.0 KB
  Auto_heatwave.ipynb             2.9 KB
  Auto_IBTrACS_read.ipynb             4.3 KB
  Auto_imageline_to_data.ipynb             3.5 KB
  Auto_Latent_Diffusion_Model_pytorch.ipynb             83.6 KB
  Auto_Liang_Kleeman_information_flow.ipynb             4.1 KB
  Auto_Liang_Kleeman_relative_flow.ipynb             4.3 KB
  Auto_lightgbm.ipynb             41.9 KB
  Auto_lightgbm_Bayesian_Optimization.ipynb             7.4 KB
  Auto_lightgbm_chose.ipynb             51.6 KB
  Auto_linregress.ipynb             3.3 KB
  Auto_LSTMorGRUorRNN.ipynb             94.2 KB
  Auto_LSTMorGRUorRNN_chose.ipynb             238.0 KB
  Auto_LSTMorGRUorRNN_more_output.ipynb             106.0 KB
  Auto_LSTMorGRUorRNN_pytorch.ipynb             45.8 KB
  Auto_more_gaussianprocessregressor.ipynb             3.5 KB
  Auto_more_lassoregress.ipynb             3.3 KB
  Auto_more_linregress.ipynb             3.6 KB
  Auto_more_ridgeregress.ipynb             3.5 KB
  Auto_MSG_SE_Densenet_EfficientTemp_GAN.ipynb             115.0 KB
  Auto_MSG_SE_Densenet_EfficientTempt_GAN_pytorch.ipynb             49.1 KB
  Auto_MSG_SE_Densenet_GAN.ipynb             106.0 KB
  Auto_MSG_SE_Densenet_GAN_pytorch.ipynb             38.2 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN.ipynb             129.0 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_LSTMorGRUorRNN.ipynb             159.0 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_LSTMorGRUorRNN_more_output.ipynb             274.0 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_LSTMorGRUorRNN_pytorch.ipynb             57.1 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_pytorch.ipynb             45.0 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_TCN.ipynb             142.0 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_TCN_more_output.ipynb             263.0 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_TCN_pytorch.ipynb             50.9 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_Transformer.ipynb             157.0 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_Transformer_more_output.ipynb             275.0 KB
  Auto_Multi_Scale_CNN_Transformer_pytorch.ipynb             54.2 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet.ipynb             480.0 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_LSTMorGRUorRNN.ipynb             532.0 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_LSTMorGRUorRNN_more_output.ipynb             645.0 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_LSTMorGRUorRNN_pytorch.ipynb             75.8 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_pytorch.ipynb             63.0 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_TCN.ipynb             514.0 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_TCN_more_output.ipynb             629.0 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_TCN_pytorch.ipynb             69.5 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_Transformer.ipynb             529.0 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_Transformer_more_output.ipynb             642.0 KB
  Auto_Multi_Scale_Resnet_Transformer_pytorch.ipynb             72.9 KB
  Auto_ngboost.ipynb             36.3 KB
  Auto_ngboost_Bayesian_Optimization.ipynb             6.1 KB
  Auto_ngboost_chose.ipynb             39.4 KB
  Auto_optical_flow.ipynb             2.3 KB
  Auto_partical_r.ipynb             7.7 KB
  Auto_pcolormesh.ipynb             4.5 KB
  Auto_Plumb.ipynb             2.7 KB
  Auto_r.ipynb             3.8 KB
  Auto_RandomForest.ipynb             30.6 KB
  Auto_RandomForest_Bayesian_Optimization.ipynb             5.7 KB
  Auto_RandomForest_chose.ipynb             35.8 KB
  Auto_region_data_mask.ipynb             2.1 KB
  Auto_Resnet.ipynb             479.0 KB
  Auto_Resnet_chose.ipynb             1.2 MB
  Auto_Resnet_LSTMorGRUorRNN.ipynb             531.0 KB
  Auto_Resnet_LSTMorGRUorRNN_chose.ipynb             1.5 MB
  Auto_Resnet_LSTMorGRUorRNN_more_output.ipynb             643.0 KB
  Auto_Resnet_LSTMorGRUorRNN_pytorch.ipynb             72.0 KB
  Auto_Resnet_pytorch.ipynb             59.4 KB
  Auto_Resnet_TCN.ipynb             514.0 KB
  Auto_Resnet_TCN_chose.ipynb             1.5 MB
  Auto_Resnet_TCN_more_output.ipynb             627.0 KB
  Auto_Resnet_TCN_pytorch.ipynb             65.8 KB
  Auto_Resnet_Transformer.ipynb             528.0 KB
  Auto_Resnet_Transformer_chose.ipynb             1.5 MB
  Auto_Resnet_Transformer_more_output.ipynb             640.0 KB
  Auto_Resnet_Transformer_pytorch.ipynb             69.2 KB
  Auto_smooth.ipynb             7.9 KB
  Auto_SOM.ipynb             7.8 KB
  Auto_SRFlow_pytorch.ipynb             28.5 KB
  Auto_SRGAN.ipynb             72.9 KB
  Auto_SRGAN_pytorch.ipynb             32.7 KB
  Auto_stepwise_regression.ipynb             2.7 KB
  Auto_sudden_drought.ipynb             19.8 KB
  Auto_SVD.ipynb             5.4 KB
  Auto_SVM.ipynb             59.5 KB
  Auto_SVM_Bayesian_Optimization.ipynb             9.7 KB
  Auto_SVM_chose.ipynb             50.6 KB
  Auto_T_N.ipynb             3.1 KB
  Auto_TC_compare.ipynb             3.2 KB
  Auto_TCN.ipynb             78.8 KB
  Auto_TCN_chose.ipynb             187.0 KB
  Auto_TCN_more_output.ipynb             96.6 KB
  Auto_TCN_pytorch.ipynb             38.3 KB
  Auto_test_of_abrupt_change.ipynb             4.5 KB
  Auto_Transformer.ipynb             82.3 KB
  Auto_Transformer_chose.ipynb             203.0 KB
  Auto_Transformer_more_output.ipynb             111.0 KB
  Auto_Transformer_pytorch.ipynb             41.9 KB
  Auto_TransUnet.ipynb             177.0 KB
  Auto_TransUnet_pytorch.ipynb             44.3 KB
  Auto_triple_collocation.ipynb             3.1 KB
  Auto_TSNE.ipynb             3.3 KB
  Auto_Unet.ipynb             155.0 KB
  Auto_Unet_chose.ipynb             423.0 KB
  Auto_Unet_pytorch.ipynb             42.5 KB
  Auto_UZ_detect.ipynb             8.4 KB
  Auto_UZ_track.ipynb             9.6 KB
  Auto_VDVAE_SR_pytorch.ipynb             101.0 KB
  Auto_violin.ipynb             3.3 KB
  Auto_wasserstein_stability_analysis.ipynb             3.3 KB
  Auto_wave.ipynb             4.0 KB
  Auto_windrose.ipynb             4.2 KB
  Auto_xgboost.ipynb             41.3 KB
  Auto_xgboost_Bayesian_Optimization.ipynb             6.9 KB
  Auto_xgboost_chose.ipynb             47.5 KB
  Autobar_or_line.ipynb             69.1 KB
  Autoshaded_quiver.ipynb             373.0 KB
  create_nc.ipynb             8.7 KB
  data_all.ipynb             40.8 KB
  DBSCAN_eval.ipynb             3.5 KB
  deal_data_time.ipynb             246.0 KB
  K_means_eval.ipynb             4.5 KB
  open_data_grib.ipynb             33.4 KB
  open_data_nc.ipynb             50.1 KB
  open_data_txt_grid.ipynb             9.8 KB
  open_data_txt_station.ipynb             14.4 KB
  open_hdf.ipynb             10.6 KB
  selftime.ipynb             4.7 KB
  specx_anal.ipynb             3.5 KB
+库包            24.9 KB
  Buishand_U.py             521 Byte
  lanczos.py             433 Byte
  Little_wave.py             5.1 KB
  maskout_country.py             3.1 KB
  maskout_province.py             3.1 KB
  mktest.py             1.3 KB
  Move_t_test.py             5.9 KB
  Pettitt.py             593 Byte
  regression_mode.py             1.6 KB
  SNHT.py             493 Byte
  Taylor.py             2.8 KB
+我的论文            20.0 MB
  8-叶宇辰-基于机器学习的长江流域夏季延伸期预报及土壤温湿度的可能贡献(答辩版本).pdf             4.5 MB
  基于机器学习的中国夏季降水...期预报及土壤湿度的可能贡献_叶宇辰.pdf             3.8 MB
  三作- Long-term hourly air quality data bridging of neighboring sites using automated machine learning A case study in the Greater Bay area of China.pdf             11.7 MB
+相关论文            6.3 MB
  Fischer2010热浪定义.pdf             3.1 MB
  两种不同的识别旱灾的方法。比较它们的优势和局限性.pdf             3.2 MB
  骤旱定义初稿.docx             16.8 KB
Auto_paint_self.py            22.3 MB
Python机器学习原理及在气象中的应用.pptx            37.5 MB
Python气象自动绘图函数引导.txt            130.0 KB
python气象自动绘图说明.txt            974.0 KB
python入门.pptx            106.0 MB



python气象自动绘图函数设计思想与使用方法.part1.rar (100 MB, 需要: RMB 29 元)
python气象自动绘图函数设计思想与使用方法.part2.rar (100 MB) python气象自动绘图函数设计思想与使用方法.part3.rar (100 MB) python气象自动绘图函数设计思想与使用方法.part4.rar (100 MB, 需要: RMB 10 元) python气象自动绘图函数设计思想与使用方法.part5.rar (100 MB) python气象自动绘图函数设计思想与使用方法.part6.rar (83.59 MB)




二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:python 自动绘图

沙发
yiyijiayuan(未真实交易用户) 发表于 2025-3-30 06:22:27
还是路过。

藤椅
waitlan(未真实交易用户) 在职认证  学生认证  发表于 2025-3-30 08:34:59
感谢分享,学习了!

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
jg-xs1
拉您进交流群
GMT+8, 2025-12-20 15:43