第四章-数据处理
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第四章数据处理与应用课件浙教版高中信息技术必修
▪SUM( ) ▪ AVERAGE( )
▪ MIN( ) ▪MAX( )
求和 求平均值 求最小值 求最大值
▪COUNTIFห้องสมุดไป่ตู้ ) 指定区域中符合条件的单元格计数
▪SUMIF( )
指定范围中符合条件的值求和
▪AVERAGEIF( )
指定条件求平均值函数
▪Rank( )
大小排序
例：=sum(A2:A16)
数据缺失
逻辑错误
数据异常
数据重复
格式不一
1、字母代表列、数字代表 行
2、单元格书写方式：列在 前，行在后。例如:A25 3、单元格区域书写方式。 A2：A11，A2：E5
数据计算——公式
公式的格式： = 表达式
其中表达式有运算符号，常量，单元格地址，
=A2+B2
函数以及括号组成。
例如：
=B4+100 =(A1+B1)/2 =B4*A4
If函数
格式：=if（条件判断，“结果为真的返回值”，“结果 为假的返回值”） Eg：=if（成绩>90，“优秀”， “合格”）
课堂练习
94
课堂练习
(1)通过观察上表，获得一等奖的判断条件是：_成__绩__>__=_90分 (2)物理老师通过电子表格软件的“IF函数”快速得到了学生的 等级，那么“赵杰” 同学所获得“等级”单元格的函数编辑栏 内的函数应该=I是F(:C_8_>__=_9_0_,_“一等奖” ,“二等奖”) (3)物理老师想把表中数据复制到新建数据表中进行编辑，但不 想连同D列中的函数粘贴到新表，比较恰当的方式是: ________ (A.在B新表中手动输入;B、选择性粘贴为数值C、选择性粘贴为图 片)
地理信息系统第四章数据采集与处理
疏林地 733
未成林林地 734
迹地 735
针叶树疏林地 7331
阔叶树疏林地 7332
标志编号
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
Ⅴ
Ⅵ
Ⅶ
Ⅷ
Ⅸ
分类
1
属性数据的编码——编码方法 2
平原河
3
过渡河
山地河
• 多源分类编码法： 1
2 3
常年河
对于一个特定的分类时目令河标，根据诸多不同的
消失河
分类依据分别进行12 编码，各位数字代码之间并没有隶属通不航通关河 航河系。
地理数据库四种方式: 1.全部采用文件管理 2.文件结合关系数据库管理 3.全部采用关系数据库管理 4.重新设计具有空间数据和属 性数据管理和分析功能的数 据库系统（OO－DBMS）
6.地理数据库建立
第三节 地图数字化
一、手扶跟踪数字化 数字化仪组成、数字化方式、操作步骤
二、扫描矢量化 扫描仪原理、处理流程、操作方式
地图投影变换
正解变换 反解变换 数值变换
根据两种投影在变 换区内若干同名的 坐标点，采用插值 法、有限差分法、 待定系数法等，实 现不同投影之间的 转换
空间数据处理的方法-压缩处理
数据压缩的目的
节省存贮空间 节省处理时间
空间数据处理的方法-压缩处理
数据压缩途径
压缩软件:原数据信息基本不丢失而且可以大大 节省存贮空间，缺点是压缩后的文件必须在解 压缩后才能使用
1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6 7
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5 6 7 8
1 2 3 4 5 6
树状河 平行河 筛状河 辐射河 扇形河 迷宫河
主〔要河〕流∶一级 支 流∶二级
教科版高中信息技术必修第四章《表格数据处理—数据计算》教学设计新部编版
教师学科教案[ 20 – 20 学年度第__学期]任教学科：_____________任教年级：_____________任教老师：_____________xx市实验学校教科版高中信息技术必修第四章《表格数据处理—数据计算》教学设计一、教材分析本节课教学内容是教育科学出版社出版的《信息技术基础》必修第四章第二节第一部分《4.2.1表格数据处理》中的内容。
由于本节课是会考中的重点内容，也是难点内容，所以结合我校学生的实际情况和能力条件，我将该部分安排为表格数据计算和表格数据排序、筛选两个课时的内容，本节属第1课时的内容，主要学习表格数据计算中的两种方法，即公式法和函数法。
二、学情分析高一的学生来自不同的初中，每个学校的教学条件不一，学生在计算机能力上差异很大，有的学生在初中就有对Excel的操作内容有一定的了解，有的学生限于初中学校的教学条件，甚至连基本的概念都不懂。
因此在本堂课之前复习了Excel单元格地址的相关知识，为后面的学习作铺垫。
其次，他们思维活跃，动手操作的欲望强烈，并且他们已经学习过Office中的Word的使用方法，能够使用Word的工具完成一定的任务，具备一定的操作能力和尝试探究解决问题的能力，能够独立完成基本需求的学习任务。
三、教学目标1、知识与技能（1）学会运用公式法或函数法对表格数据进行计算。
（2）能熟练地写出某单元格的计算公式。
（3）能灵活地应用数据填充功能来减轻计算工作量。
2、过程与方法（1）引导学生运用数学思维来理解、掌握表格中的公式和函数，培养学生在学习过程中将各学科相整合的意识。
（2）通过学案导学、自主探究培养学生对未知知识探索的能力及自学能力。
（3）通过合作探究培养学生的操作能力及创新意识。
3、情感与态度（1）能将本堂课所学的运用Excel的公式法和函数法进行数据计算应用于实际的生活，培养学生将所学知识与实际生活相结合的意识。
（2）通过学习利用Excel进行数据计算，体验计算机功能的强大，使用的便捷，从而激发学生学习信息技术的兴趣。
EVIEWS第四章 基本数据处理
也可用命令方式改变当前样本区间： Smpl 1955:1 1958:12 Smpl 1980:1 2000:4 IF RC>3.6
§4.3 输入数据
1. 键盘输入 在主菜单下，选择Quick/Empty Group(Edit Serirs)打开一 个新序列后，在编辑状态下，通过键盘输入数据，并给定一个 序列名。
或键入要存储的序列名，点击OK即可形成一个新文本文件，注意 原数据文件的时间区间。
⑵ Excel(.XLS)文件：
选中要存储的序列，点击主菜单或工作文件菜单中的Write Text— Lotus—Excel后，可以在WINDOWS子目录中找到你的要存储的目录，文件 类型选择Excel(*.XLS)，给出Excel文件名，点击后出现下面的对话框：
seires logy=log(y)
产生一个名为logy的新序列，它是序列y的自然对数。
为了产生一个新组，在Group命令后输入一个组名，包含在组中的一系 列序列，它们之间用空格隔开：
group rhs c x1 x2 z 产生一个名为rhs的组，它包含常数c (a series of ones)和序列x1、x2、z。 为了观察序列或组，在Show命令后输入序列或组的名字：
本章重点讨论序列和数组的操作，矩阵、向量和标量留到 程序设计中讨论。
§4.1.1 序列
建立序列对象：⑴ 点击EVIEWS主菜单中的Objects/New Object，然后选择Series即可；⑵ 点击工作文件窗口菜单中的 Genr，键入一个表达式，可形成一个新的序列。
编辑序列：双击序列名称或Show可以显示序列数据，然后 点击Edit+/-按钮，可切换编辑状态。当处于可编辑状态时，可 修改数据，按回车确定。
§4.3 输入数据
1. 键盘输入 在主菜单下，选择Quick/Empty Group(Edit Serirs)打开一 个新序列后，在编辑状态下，通过键盘输入数据，并给定一个 序列名。
或键入要存储的序列名，点击OK即可形成一个新文本文件，注意 原数据文件的时间区间。
⑵ Excel(.XLS)文件：
选中要存储的序列，点击主菜单或工作文件菜单中的Write Text— Lotus—Excel后，可以在WINDOWS子目录中找到你的要存储的目录，文件 类型选择Excel(*.XLS)，给出Excel文件名，点击后出现下面的对话框：
seires logy=log(y)
产生一个名为logy的新序列，它是序列y的自然对数。
为了产生一个新组，在Group命令后输入一个组名，包含在组中的一系 列序列，它们之间用空格隔开：
group rhs c x1 x2 z 产生一个名为rhs的组，它包含常数c (a series of ones)和序列x1、x2、z。 为了观察序列或组，在Show命令后输入序列或组的名字：
本章重点讨论序列和数组的操作，矩阵、向量和标量留到 程序设计中讨论。
§4.1.1 序列
建立序列对象：⑴ 点击EVIEWS主菜单中的Objects/New Object，然后选择Series即可；⑵ 点击工作文件窗口菜单中的 Genr，键入一个表达式，可形成一个新的序列。
编辑序列：双击序列名称或Show可以显示序列数据，然后 点击Edit+/-按钮，可切换编辑状态。当处于可编辑状态时，可 修改数据，按回车确定。
研究生 试验设计与数据处理 第四章
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举 例
1. 判断颜色对销售量是否有显著影响，实际上也
就是检验具有同方差的四个正态总体的均值是 否相等的问题 2. 如果四个总体的均值相等，可以期望四个样本 的均值也会很接近 § 四个样本的均值越接近，我们推断四个总体均值
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1. 随机误差
2.
在因素的 同一 水平 ( 同一 个总体 ) 下 ，样本的 各观 察值之间的差异 § 比如，同一种颜色的饮料在不同超市上的销售量 是不同的 § 不同超市销售量的差异可以看成是随机因素的影 响 ，或者 说是 由 于 抽样的随 机 性 所 造 成 的， 称 为 随机误差 系统误差 § 在因素的不 同 水平 ( 不 同 总体 ) 下 ， 各观 察值之 间 的差异 § 比如，同一家超市，不同颜色饮料的销售量也是 不同的 § 这种差异可能是由于抽样的随机性所造成的，也 可能 是由 于颜色本 身所造成 的，后者 所形成的 误 差是由系统性因素造成的，称为系统误差
什么是方差分析?
（例子的进一步分析）
① 检验饮料的颜色对销售量是否有影响，也就 是检验四种颜色饮料的平均销售量是否相同 ② 设µ1为无色饮料的平均销售量，µ2粉色饮料的 平均销售量，µ3为橘黄色饮料的平均销售 量， µ 4 为绿色饮料的平均销售量， 也就是检 验下面的假设 ① H0: µ1 = µ2 = µ3 = µ4 ② H1: µ1 , µ2 , µ3 , µ4 不全相等 ③ 检验上述假设所采用的方法就是方差分析
1 2 3 4 5
该饮料在五家超市的销售情况 无色
26.5 28.7 25.1 29.1 27.2
4.第四章_快速成型技术中的数据处理
快速原型制造设备目前能够接受诸如STL，SLC，CLI，RPI， LEAF，SIF等多种数据格式。其中由美国3D Systems公司开发的
STL(StereoLithography interface specification)文件格式可以被大
多数快速成型机所接受，因此被工业界认为是目前快速成型数据 的准标准，几乎所有类型的快速成型系统都采用STL数据格式。
因此，在快速成型技术实施之前以及原型制作
过程中需要进行大量的数据准备和处理工作，数据的
充分准备和有效的处理决定着原型制作的效率、质量
和精度。 在整个快速成型技术的实施过程中，数据的准 备是必须的，数据的处理是十分必要和重要的。
ξ4 快速成型技术中的数据处理
第一节 CAD三维模型的构建方法
目前，基于数字化的产品快速设计有两种主要途径：一种是根据
件的还原、模型精度的提高及数字化模型检测等。
ξ4 快速成型技术中的数据处理
反求工程技术不是传统意义上的“仿制”，而是综合应用现代
工业设计的理论方法、生产工程学、材料学和有关专业知识，进行
系统地分折研究，进而快速开发制造出高附加值、高技术水平的新 产品。
反求工程对于难以用CAD设计的零件模型以及活性组织和艺术
（4）合法实体规则
STL文件不得违反合法实体规则，即在三维模型的所有表面上，必须布
可能有一个点会落在其旁边三角形的边上，下图便示意了存在问题的点。
因为每一个合理的实体面至少应有1.5条边，因此下面的三个约束条件在 正确的STL文件中应该得到满足： 面必须是偶数的； 边必须是3的倍数； 2×边＝3×面。
ξ4 快速成型技术中的数据处理
（3）取值规则
STL文件中所有的顶点坐标必须是正的，零和负数是错的。然而，目前
第4章 测量数据的处理方法
统计学的方法的基本思想是：给定一臵信概率，确定相 应的臵信区间，凡超过臵信区间的误差就认为是粗大误差， 并予以剔除。
莱特检验法
i 3s
格拉布斯检验法 max G s 式中，G值按重复测量次数n及臵信概率Pc确定。
3 95% 1.15 99% 1.16 12 95% 2.29 99% 2.55
臵信概率是图中 阴影部分面积
P[ x E ( x ) k ] P[ k ]
k
k
p( )d
（2）正态分布的臵信概率
正态分布，当k=3时
P ( 3 )
3
3
p( )d
3
3
2 e xp( )d 0.997 2 2 2
故: k 三角
3
-a 0 a
x
分布
均匀
反正弦
（P=1)
k
6
3
2
系统误差的判断及消除方法
1. 系统误差的特征：
在同一条件下，多次测量同一量值时，误差的绝对值和符 号保持不变，或者在条件改变时，误差按一定的规律变化。 多次测量求平均不能减少系差。
a b
d c 0 t
多种系统误差的特征 (a)不变系差 (b)线性变化系差 (c)周期性系差 (d)复杂规律系差
第4章 测量数据的处理方法
测量是用一定的测量工具或仪器，通过一定的测量方法，直 接或间接地得到所需要的量值。 误差反映测量值偏离真实值的大小和方向。 误差=测量值---真实值
测量误差的分类 测量结果的表征 测量误差的估计和处理 测量数据的处理方法
测量误差的分类
1. 误差来源 设备误差 （标准误差、仪器误差、附件误差、机构误差、调整误差、 量值误差） 环境误差 人员误差 测量方法误差 被测量的误差 2. 按照误差的性质分类 系统误差 随机误差 粗大误差
莱特检验法
i 3s
格拉布斯检验法 max G s 式中，G值按重复测量次数n及臵信概率Pc确定。
3 95% 1.15 99% 1.16 12 95% 2.29 99% 2.55
臵信概率是图中 阴影部分面积
P[ x E ( x ) k ] P[ k ]
k
k
p( )d
（2）正态分布的臵信概率
正态分布，当k=3时
P ( 3 )
3
3
p( )d
3
3
2 e xp( )d 0.997 2 2 2
故: k 三角
3
-a 0 a
x
分布
均匀
反正弦
（P=1)
k
6
3
2
系统误差的判断及消除方法
1. 系统误差的特征：
在同一条件下，多次测量同一量值时，误差的绝对值和符 号保持不变，或者在条件改变时，误差按一定的规律变化。 多次测量求平均不能减少系差。
a b
d c 0 t
多种系统误差的特征 (a)不变系差 (b)线性变化系差 (c)周期性系差 (d)复杂规律系差
第4章 测量数据的处理方法
测量是用一定的测量工具或仪器，通过一定的测量方法，直 接或间接地得到所需要的量值。 误差反映测量值偏离真实值的大小和方向。 误差=测量值---真实值
测量误差的分类 测量结果的表征 测量误差的估计和处理 测量数据的处理方法
测量误差的分类
1. 误差来源 设备误差 （标准误差、仪器误差、附件误差、机构误差、调整误差、 量值误差） 环境误差 人员误差 测量方法误差 被测量的误差 2. 按照误差的性质分类 系统误差 随机误差 粗大误差
第四章_数据处理和质量保证
• 离群数据统计检验的方法
1) Dixon检验法 2) Grubbs检验法 3) Cochran检验法
Dixon检验法
• Dixon检验法用于检验一组测定值的一致性和剔除一组测 定值中的离群值。
• 检验步骤 1) 排 序 ： 重 复 测 量 的 n 个 值 按 从 小 到 大 排 列 ： X1,X2,…Xn-1,Xn；其中X1,Xn分别为最小和最大可疑值 2) 计算统计量Q（见表4-1） 3) 查临界值Qα （见表4-2） 4) 判别：若Q>Q0.01，则可疑值为离群值，应予剔除；若 Q0.05<Q≤Q0.01，则可疑值为偏离值；若Q≤Q0.05，则 可疑值为正常值。
当置信度为95%时：R = 2.83
s 2W
+
s
2 B
精密度与准确度的关系
A. 精密度和准确度均 好。分析结果可靠。
B. 精密度很差，随机误 差大，准确度较好， 这只是偶然的巧合。
C. 精密度好，准确度 差，有较大的系统误 差。
D. 准确度好，精密度不 好。原因是测定值中 出现了一个离散性大 的测定值，使标准差
有效数字的运算规则
1. 加减法
几个数据相加减后的结果，其小数点后的位数应与 各数据中小数点后位数最少者相同。
例如：15.4532＋2.48＋0.247＋0.03681 ≈15.453＋2.48＋0.247＋0.037 ＝18.217≈18.22
2. 乘除法
几个数据相乘除后的结果，其有效位数位数应与各 数据中有效位数最少者相同。
第三节 分析与监测数据的处理
有效数字及其修约规则
• 有效数字(significant figure)
– 有效数字的判断 0.0435 三位有效数字 4.0035 五位有效数字 0.4035 四位有效数字 4.3500 五位有效数字 43500 难以判断
1) Dixon检验法 2) Grubbs检验法 3) Cochran检验法
Dixon检验法
• Dixon检验法用于检验一组测定值的一致性和剔除一组测 定值中的离群值。
• 检验步骤 1) 排 序 ： 重 复 测 量 的 n 个 值 按 从 小 到 大 排 列 ： X1,X2,…Xn-1,Xn；其中X1,Xn分别为最小和最大可疑值 2) 计算统计量Q（见表4-1） 3) 查临界值Qα （见表4-2） 4) 判别：若Q>Q0.01，则可疑值为离群值，应予剔除；若 Q0.05<Q≤Q0.01，则可疑值为偏离值；若Q≤Q0.05，则 可疑值为正常值。
当置信度为95%时：R = 2.83
s 2W
+
s
2 B
精密度与准确度的关系
A. 精密度和准确度均 好。分析结果可靠。
B. 精密度很差，随机误 差大，准确度较好， 这只是偶然的巧合。
C. 精密度好，准确度 差，有较大的系统误 差。
D. 准确度好，精密度不 好。原因是测定值中 出现了一个离散性大 的测定值，使标准差
有效数字的运算规则
1. 加减法
几个数据相加减后的结果，其小数点后的位数应与 各数据中小数点后位数最少者相同。
例如：15.4532＋2.48＋0.247＋0.03681 ≈15.453＋2.48＋0.247＋0.037 ＝18.217≈18.22
2. 乘除法
几个数据相乘除后的结果，其有效位数位数应与各 数据中有效位数最少者相同。
第三节 分析与监测数据的处理
有效数字及其修约规则
• 有效数字(significant figure)
– 有效数字的判断 0.0435 三位有效数字 4.0035 五位有效数字 0.4035 四位有效数字 4.3500 五位有效数字 43500 难以判断
【2024版】食品实验数据处理与分析-第四章
可编辑修改精选全文完整版一、单个样本平均数的u 检验 1. u 检验u 检验（u -test ），就是在假设检验中利用标准正态分布来进行统计量的概率计算的检验方法。
Excel 中统计函数（Ztest ）。
有两种情况的资料可以用u 检验方法进行分析：✓ 样本资料服从正态分布 N （μ,σ2）,并且总体方差σ2已知；✓ 总体方差虽然未知，但样本平均数来自于大样本（n ≥30）。
【例4-1】某罐头厂生产肉类罐头，其自动装罐机在正常工作时每罐净重服从正态分布N （500，64）（单位，g ）。
某日随机抽查10瓶罐头，得净重为：505，512，497，493，508，515，502，495，490，510。
问装罐机当日工作是否正常？（1） 提出假设无效假设H 0：μ＝μ0＝500g ，即当日装罐机每罐平均净重与正常工作状态下的标准净重一样。
备择假设H A ：μ≠μ0，即罐装机工作不正常。
（2）确定显著水平α＝0.05（两尾概率）（3）构造统计量，并计算样本统计量值样本平均数：均数标准误：统计量u 值：（4）统计推断 由显著水平α＝0.05，查附表，得临界值u 0.05＝1.96概率P>0.05,故不能否定H 0 ，所以，当日装罐机工作正常。
2.t 检验 t 检验（t -test ）是利用t 分布来进行统计量的概率计算的假设检验方法。
它主要应用于总体方差未知时的小样本资料（n<30）。
其中， 为样本平均数，为样本标准差，n 为样本容量。
[例4-2]用山楂加工果冻，传统工艺平均每100g 加工500g 果冻，采用新工艺后，测定了16次，得知每100g 山楂可出果冻平均为520g ，标准差12g 。
问新工艺与老工艺在每100g 加工果冻的量上有无显著差异？（1）提出无效假设与备择假设 ，即新老工艺没有差异。
，即新老工艺有差异。
（2）确定显著水平 α＝0.01（3=520g所以（4）查临界t 值，作出统计推断 由df =15，查t 值表（附表3）得t 0.01（15）=2.947，因为|t |>t 0.01， P <0.01， 故应否定H 0，接受H A ， 表明新老工艺的每100g 加工出的果冻量差异极显著。
误差理论与数据处理-第四章 一般测量问题中的数据处理方法
故测量数据xi的权pi可按其标准差确定。
1 n
n i 1
xi
1
=39.285+ ×10-3×(0+3-3+l-1+1+2+0)
8
=39.2854
误差理论
第四章 一般测量问题中的数据处理方法
与数据处理
✓例4-3 对某圆柱体外径尺寸连续测量10次， 所得结果如下(单位mm)：3.985，3.986， 3.988，3.986，3.984，3.982，3.987，3.985 ，3.989，3.986，求最佳结果及其精度(不考 虑系统误差)。
(4 - 6)
这一性质常用于检验所计算i的1 算术平均值和残
差有无差错。
n
(2)残差的平方和最小，即 vi2 min (4 - 7)
i 1
测量结果与其他量之差的平方和都比残差平方
和大，这一性质与最小二乘法一致。
误差理论
与数据处理
第四章 一般测量问题中的数据处理方法
三、算术平均值的标准差
U ks 3 0.63103=1.9×10-3mm d
最终结果为:3.9858+0.0019mm
误差理论
第四章 一般测量问题中的数据处理方法
与数据处理
4.2 加权算术平均值原理
不等精度测量
当对某一量进行多次测量时，由于仪器精度和
测量方法的优劣、测量者熟练程度及测量条件等
方面的差别，各次测量可能具有不同的精度，这
一致性。 (2)无偏性
由(4-3)式可知，算术平均值的误差 x 是各测
量误差xi 的线性和，因而 x 也是正态分布的
随机变量，且具有对称性，数学期望为零。
第四章 空间数据的处理
矩阵为：
[x*, y*]=[x, y]. con sin -sin con
2.几何纠正
几何纠正是为了实现对数字化数据的坐标系 转换和图纸变形误差的改正。现有的几种商业GIS 软件一般都具有仿射变换、相似变换、二次变换 等几何纠正功能。
仿射变换与相似变换相比较，前者是假设地 图印变形而引起的实际比例尺在x和y方向都不相 同，因此，具有图纸变形的纠正功能。
a0
α
O`
b0
X
坐标变换原理
式中，设 a1 = m1cosα ， b1 = -m1sinα a2 = m2sinα ， b2= m2cosα 则上式可以简化为： X = a 0 + a 1x + a 2y Y = b 0 + b1x + b 2y 上式中含有6个参数a0、a1、a2、b0、b1、b2， 要实现仿射变换，需要知道不在同一直线上的3对控 制点的数字化坐标及其理论值，才能求得上述6个待 定参数。但在实际应用中，通常利用4个以上的点来 进行几何纠正。下面按最小二乘法原理求解待定参 数：
第四节
多元空间数据的融合
GIS技术经过近40年的发展和应用，已经积累 了大量的数据资源。但是，由于地理数据的多语义 性、多时空型、多吃毒性、获取手段的多样性、存 储格式的不同以及数据模型与数据结构的差异等，， 导致多元数据的产生，给数据的继承和信息共享困 难。为了实现空间数据的共享，特别是随因特网的 发展、数字地球的兴起和GIS应用的日益深入，多 元数据的融合已成为GIS设计者和用户的共同要求。
3.4.4 删除公共边界
第三节
空间数据的坐标变换
多种坐标体系并存会给查询、分析带来不 便，尤其是叠加、拼图，这便引出了空间数据 的坐标转换的概念。空间数据坐标转换的实质 时间里两个平面点之间的一一对应的关系，包 括几何纠正和投影转换，它们是空间数据处理 的基本内容之一。
第四章数据处理技术第五节零点漂移与增益误差处理
图4.18
① 零点校准：先令输入端短路（开关S1闭合），此时 有x=0，得到输出为y0，按式（4-4） , 有
式4-5
五、零点漂移与增益误差处理
1．误差模型
② 增益校准 ：令输入端接上一个已知的标准电压（开 关S2闭合），此时有x=E，得输出为y1, 于是有
式4-6
③ 联立求解式（4-5）和式（4-6） ，可得两个误差 因子为
温度 变送器
压力 变送器
紫外 光源
样气分析池 排出
三通阀
臭氧滤除器
紫外光 检测器
多路 模拟 开关
AB
A/D
DB 微型 CB 计算机
阀控制
显示器
图4.22 臭氧分析仪结构示意图
五、零点漂移与增益误差处理
4．环境因素综合补偿技术与程序设计
(2)环境因素补偿技术
按式（4-9），吸收系数α是一个多变量函数，
当环境温度为0℃与大气压为0.101325MPa时，
吸收系数为α0。
五、零点漂移与增益误差处理
4．环境因素综合补偿技术与程序设计
(1)臭氧测量仪的工作原理 显然，由于吸收系数与环境因素有关，按式（4-8 ）测量样气光强还不能准确知道臭氧浓度，还需要弄
清α随环境变化的规律，并进行补偿，才能真正解决问 题。现已知α与α0、T、p之间有下列近似关系：
其中
图4.17
x是输入的被测量（例如直流放大器的输入电压）
y是是带有误差的测量结果（例如放大器的输出电压）
ε是影响量（例如零点漂移或干扰） i是偏置量（例如直流放大器的偏置电流 ） k是影响特性（例如放大器增益的变化）
五、零点漂移与增益误差处理
1．误差模型
无误差的理想情况下： 系：
① 零点校准：先令输入端短路（开关S1闭合），此时 有x=0，得到输出为y0，按式（4-4） , 有
式4-5
五、零点漂移与增益误差处理
1．误差模型
② 增益校准 ：令输入端接上一个已知的标准电压（开 关S2闭合），此时有x=E，得输出为y1, 于是有
式4-6
③ 联立求解式（4-5）和式（4-6） ，可得两个误差 因子为
温度 变送器
压力 变送器
紫外 光源
样气分析池 排出
三通阀
臭氧滤除器
紫外光 检测器
多路 模拟 开关
AB
A/D
DB 微型 CB 计算机
阀控制
显示器
图4.22 臭氧分析仪结构示意图
五、零点漂移与增益误差处理
4．环境因素综合补偿技术与程序设计
(2)环境因素补偿技术
按式（4-9），吸收系数α是一个多变量函数，
当环境温度为0℃与大气压为0.101325MPa时，
吸收系数为α0。
五、零点漂移与增益误差处理
4．环境因素综合补偿技术与程序设计
(1)臭氧测量仪的工作原理 显然，由于吸收系数与环境因素有关，按式（4-8 ）测量样气光强还不能准确知道臭氧浓度，还需要弄
清α随环境变化的规律，并进行补偿，才能真正解决问 题。现已知α与α0、T、p之间有下列近似关系：
其中
图4.17
x是输入的被测量（例如直流放大器的输入电压）
y是是带有误差的测量结果（例如放大器的输出电压）
ε是影响量（例如零点漂移或干扰） i是偏置量（例如直流放大器的偏置电流 ） k是影响特性（例如放大器增益的变化）
五、零点漂移与增益误差处理
1．误差模型
无误差的理想情况下： 系：
GIS04第四章 空间数据处理
无结点
C、 自动编辑，在给定容差内，自动求交并吻合在一起。
3）需要考虑两种情况
A、 要求坐标一致，而不建立拓扑关系；如 高架桥（不需打断，直接移动） B、 不仅坐标一致，且要建立之间的空间关联关系；如 道路交叉口（需要打断）
有结点
第四章 空间数据的处理
§4-2 图形编辑
4）清除假结点（伪结点）
由仅有两个线目标相关联的结点成为假结点。 A B
4°取起始点上开始的，刚才所形成多边形的最后一条边作为新的起始链， 转2°；若这条链已用过两次，即已成为两个多边形的边，则转1°。
第四章 空间数据的处理
2）建立多边形的基本过程
例：
§4-1 拓扑关系的自动建立
1°从P1开始，起始链定为P1P2,从P2点算起，P1P2最右边的链为P2P5；从P5算起， P2P5最右边 的链为P5P1,...形成的多边形为P1P2P5P1。 2°从P1开始，以P1P5为起始链，形成的多边形为P1P5P4P1。
2、在图形采集和编辑之后自动建立，其基本原理与前类似。 返回
第四章 空间数据的处理
二、多边形拓扑关系自动建立 1、链的组织
§4-1 拓扑关系的自动建立
1）找出在链的中间相交的情况，自动切成新链； 2）把链按一定顺序存储，并把链按顺序编号。
2、结点匹配 1） 把一定限差内的链的端点作为一个结点，其坐标值取 多个端点的平均值。 2）对结点顺序编号。
§4-2 图形编辑
简化为：
第四章 空间数据的处理
3、面的捕捉
§4-2 图形编辑
实际上就是判断光标点S(x,y)是否在多边形内，若在多边形内则说明捕捉到。 判断点是否在多边形内的算法主要有垂线法或转角法。 垂线法的基本思想是从光标点引垂线(实际上可以是任意方向的射线)，计算 与多边形的交点个数。 若交点个数为奇数则说明该点在多边形内；若交点个数为偶数，则该点在多 边形外。
第4章 数据采集与处理技术ppt课件
Q K P
K为系数
对于这种开平方的非线性关系常用牛顿迭代 公式进行线性化处理。其迭代公式为：
yn1 2(yn 1yn x 1)yn 11 2(yn x 1yn 1 )
常用的牛顿迭代初值是y0=（1+x）/2，当yn和 x 之间的误差随着迭代次数减小到规定值时，就停止 运算。
2） 查表法 有些非线性参数不能用一般算术运算计算出
对 分 查 表 法 的 最 高 搜 索 次 数 Log2N-1。 和 顺 序 查表法相比，对分法可以大大减少查表次数，提高 检索效率。
3） 折线法（线性插值法）
在实际工作中，有许多非线性关系只能通过一 条曲线来表示，对于这种场合可用折线法及非线性 插值逼近法来解决。
曲线斜率变化越小，替代直线越逼近特性曲线， 则折线法带来的误差就越小。因此，折线法适用于 斜率变化不大的特性曲线的线性化。
称为滤波系数，
T为采样周期；Tf为滤波器时间常数；
xk为本次采样输入；yk、yk-1为本次和上次滤波
输出。
（5）复合滤波
为了进一步提高滤波效果，可以把两种不同 的数字滤波器组合起来，构成复合数字滤波器。 如把算术平均滤波和中值滤波组合起来。即先找 出N个采样值的最大值xmax和最小值xmin,使得
1. 线性化处理程序设计
1）计算法
计算法就是在已测参数的基础上，利用各种 运算程序计算出需要的参数。用计算法处理数据 一般可按以下步骤进行： a. 根据物理和工程实际求出被测参数的数学表达 式； b. 根据要求的精度，确定A/D转换器的位数，并设 计出相应的硬件电路； c. 根据被测参数的数学表达式，进行相应的数据 处理。
这种方法的优点是可以提高精度，但插值点的选 取比较麻烦。
2. 工程量标度变换
K为系数
对于这种开平方的非线性关系常用牛顿迭代 公式进行线性化处理。其迭代公式为：
yn1 2(yn 1yn x 1)yn 11 2(yn x 1yn 1 )
常用的牛顿迭代初值是y0=（1+x）/2，当yn和 x 之间的误差随着迭代次数减小到规定值时，就停止 运算。
2） 查表法 有些非线性参数不能用一般算术运算计算出
对 分 查 表 法 的 最 高 搜 索 次 数 Log2N-1。 和 顺 序 查表法相比，对分法可以大大减少查表次数，提高 检索效率。
3） 折线法（线性插值法）
在实际工作中，有许多非线性关系只能通过一 条曲线来表示，对于这种场合可用折线法及非线性 插值逼近法来解决。
曲线斜率变化越小，替代直线越逼近特性曲线， 则折线法带来的误差就越小。因此，折线法适用于 斜率变化不大的特性曲线的线性化。
称为滤波系数，
T为采样周期；Tf为滤波器时间常数；
xk为本次采样输入；yk、yk-1为本次和上次滤波
输出。
（5）复合滤波
为了进一步提高滤波效果，可以把两种不同 的数字滤波器组合起来，构成复合数字滤波器。 如把算术平均滤波和中值滤波组合起来。即先找 出N个采样值的最大值xmax和最小值xmin,使得
1. 线性化处理程序设计
1）计算法
计算法就是在已测参数的基础上，利用各种 运算程序计算出需要的参数。用计算法处理数据 一般可按以下步骤进行： a. 根据物理和工程实际求出被测参数的数学表达 式； b. 根据要求的精度，确定A/D转换器的位数，并设 计出相应的硬件电路； c. 根据被测参数的数学表达式，进行相应的数据 处理。
这种方法的优点是可以提高精度，但插值点的选 取比较麻烦。
2. 工程量标度变换
地理信息系统原理与应用4 空间数据获取和处理1.4 第四章 数据的处理和集成
噪声：是指不属于地图内容的斑点污渍和其他模糊不清 的东西形成的像元灰度值。
第四章 空间数据的获取与处理
4.1 空间数据的获取 4.1.2 空间数据的采集
1.图形数据的采集 2.属性数据的采集
对于要输入属性库的属性数据，通过键盘直接键 入或文件、表格、数据库导入。 对于要直接记录到栅格或矢量数据文件中的属性 数据，则必须进行编码输入。
人口普查 社会经济调查 各种统计资料
统计图表
文件 统计数据 实验数据
电子数据 地全球站物仪遥理、感、G数地P据S球数化据学已建G各IS种数数据据库
野外调查的原始记录等
4.1.1 数据源的种类
确定应用哪些类型的数据是由系统的功能确定。
土地的适宜性和承载力的信息系统： 地形、土壤类型、降雨、地下水位、运输条件等。
第四章 空间数据的 获取与处理
复习：
地理信息系统 GIS的组成
GIS是由计算机硬件、软件和不 同方法组成的系统，该系统设计 支持空间数据的采集、管理、处 理、分析、建模和显示，以便解 决复杂的规划和管理问题。
系统管理操作人员
系系 空间 统 统 数据 硬 软
件件
复习：
空间数据特征
空间位置 属性特征 时态特征
<1 m ： 1 1 ~ 2 m： 2 2 ~ 5 m： 3 5 ~ 20 m： 4 20 ~ 50 m：5 >50m： 6
5 ~ 10 m ： 1 10 ~ 20 m： 2 20 ~ 30 m： 3 30 ~ 60 m： 4 60 ~ 120 m： 5 120 ~300 m：6 300 ~500 m：7 >500m： 8
登记部分 分类部分 控制部分
第四章 空间数据的获取与处理
第四章 空间数据的获取与处理
4.1 空间数据的获取 4.1.2 空间数据的采集
1.图形数据的采集 2.属性数据的采集
对于要输入属性库的属性数据，通过键盘直接键 入或文件、表格、数据库导入。 对于要直接记录到栅格或矢量数据文件中的属性 数据，则必须进行编码输入。
人口普查 社会经济调查 各种统计资料
统计图表
文件 统计数据 实验数据
电子数据 地全球站物仪遥理、感、G数地P据S球数化据学已建G各IS种数数据据库
野外调查的原始记录等
4.1.1 数据源的种类
确定应用哪些类型的数据是由系统的功能确定。
土地的适宜性和承载力的信息系统： 地形、土壤类型、降雨、地下水位、运输条件等。
第四章 空间数据的 获取与处理
复习：
地理信息系统 GIS的组成
GIS是由计算机硬件、软件和不 同方法组成的系统，该系统设计 支持空间数据的采集、管理、处 理、分析、建模和显示，以便解 决复杂的规划和管理问题。
系统管理操作人员
系系 空间 统 统 数据 硬 软
件件
复习：
空间数据特征
空间位置 属性特征 时态特征
<1 m ： 1 1 ~ 2 m： 2 2 ~ 5 m： 3 5 ~ 20 m： 4 20 ~ 50 m：5 >50m： 6
5 ~ 10 m ： 1 10 ~ 20 m： 2 20 ~ 30 m： 3 30 ~ 60 m： 4 60 ~ 120 m： 5 120 ~300 m：6 300 ~500 m：7 >500m： 8
登记部分 分类部分 控制部分
第四章 空间数据的获取与处理
第四章数据预处理——【数据挖掘与统计应用】
Skewness
Pearson‘s moment coefficient of skewness： 随机变量X的三阶标准矩
这里 μ3 是三阶中心距
样本的三阶标准矩
生成虚拟变量
数值数据离散化
• 组距分组 • 分位数分组 • 秩分组 • 均值——标准差分组等
library(discretization)
数据的变换
• 目的：使得数据正态化，或者消除量纲
➢最小值——最大值规范化 ➢标准化 ➢Box-Cox变换 ➢生成虚拟变量 ➢数值数据离散化
最小值——最大值规范化
标准化变换
Box-Cox变换
Box-Cox变换
Skewness
Skewness : 随机变量X的偏度
right-leaning curve
dplyr包
• summarise() 用于数据的分组汇总，按照某个分类变量分组，按 照分组再计算各组的一些统计量，比如：
➢Center: mean(), median() ➢Spread: sd(), IQR(), mad() ➢Range: min(), max(), quantile() ➢Position: first(), last(), nth(), ➢Count: n(), n_distinct() ➢Logical: any(), all()
第四章 数据预处理
原始数据总是存在问题
数据预处理
从原始数据到技术正确的数据
本章主要内容
• 整齐数据 • 数据的变换 • 缺失值的处理 • 异常点的检测 • 变量选择 • 文本数据处理
贷款人数据案例分析
dplyr包
数据整理：dplyr包
• dataframe + plyr
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返回的数组:不需提前分配 – grido = f2fsh ( gridi, (/ 64,128/)) – gridi(10,30,73,144) grido(10,30,64,128)
grido = f2fsh_Wrap ( gridi, (/ 64,128/)) ; contributed.ncl
fspan( start, finish, npts )
返回值则为1D 等间距的浮 点型或双精度型数组
•
npts 是指包括start 和finish所有点的个数
b = fspan(-89.125, 9.3, 100)
print(b)
Variable b: Type: float Number of Dimensions: 1 Dimensions and sizes:(100) (0) -89.125 (1) -88.13081 (2) -87.13662 (…) …. (97) 7.311615 (98) 8.305809 (99) 9.3
mask
load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl”
in = addfile(“atmos.nc","r") ts = in->TS(0,:,:) oro = in->ORO(0,:,:) ; mask ocean ; [ocean=0, land=1, sea_ice=2] ts = mask(ts,oro,1)
–
•
new 和 (/…/) 可在脚本中任何地方使用
–
new 并不常用
自动生成数组
•赋值（支持的数据格式）
u = f->U – 数据子集也可 : u = f->U(:, 3:9:2, :, 10:20)
•
变量之间的赋值
y=x y 与x有同样的大小，类型和meta data – 不需提前分配y数组
•
函数
代数运算符
代数运算符 + 加 ＊乘 ^ 幂 > 大于 - 减 / 除 # 数组乘 < 小于
用 (…) 调整计算顺序 + 是一种特殊的算符 － 代数算符: 5.3 + 7.95 13.25 － 连接字符串: “pine” + “apple” “pineapple” － 代数算符以及连接字符串
–
•
பைடு நூலகம்函数可能需要 行列调整
–
*必须* 使用 named dimensions 来调整
; 计算变量的zonal和time平均 ; T(time,lev,lat,lon) T(0,1,2,3) ; 无 meta data 传输 Tzon = dim_avg_n( T, 3) Tavg = dim_avg_n( T, 0)
"alpha” + ”_" + (5.3 + 7)
"alpha_12.3”
逻辑表达式
.le. (小于等于) .lt. (小于) .ge. (大于等于) .gt. (大于) .ne. (不等于) .eq. (等于) .and. (且) .xor. (异或) .or. (或) .not. (非)
手动生成数组
•
用 (/…/)
a_integer = (/1,2,3/) – a_float = (/1.0, 2.0, 3.0/) , a_double = (/1, 2.0, 3.2d /) – a_string = (/"abc",”12345",”hello, world"/) – a_logical = (/True, False, True/) – a_2darray = (/ (/1,2,3/), (/4,5,6/), (/7,8,9/) /)
–
TJAN(0,:,:)
= T(0,:,:)
•
数组降维是一个“特色” [真的 ]
数组的算符
• • •
类似于f90/f95, Matlab, IDL 数组必须同样大小: conform 令 A 和 B 为 (10,30,64,128)
–
<= conform
–
– –
C = A+B D = A-B E = A*B C, D, E 自动生成 theta = T*(1000/P)^0.286 theta(10,30,64,128)
conform, conform_dims
数组的操作要求数组间conform 函数conform( x, r, ndim ) • 函数 conform_dims( dims, r, ndim ) • 扩展数组(r) 使其与(x) 数组维数一样(dims) • ndim: 标量或数组用以表明x的哪一维或哪些维和r的维数一致 • 数组r 的数值将被‘传播’ (复制)至 x大小的数组里
函数where(conditional_expression \ • , true_value(s) • , false_value(s) ) • 类似于f90的 “where”
•
•
\
通过数组的条件（True或则False）对各个数进行操作
; q 数组; q<0 => q=q+256 ; f90: where(q.lt.0) q=q+256 q = where (q.lt.0, q+256, q) x = where (T.ge.0 .and. ismissing(Z) , a+25 , 1.8*b) salinity = where (sst.lt.5 .and. ice.gt.icemax \ , salinity*0.9, salinity)
•
用built-in 函数
– –
•
所有数组在运算中遇缺省值即被忽略
内置函数和程序
尽量用 • 掌握常用的函数
•
all, any, conform, ind, ind_resolve, dimsizes – fspan, ispan, ndtooned, onedtond, – mask, ismissing, where – system, systemfunc
•
NCL 有一个 1 度的陆地－海洋mask – load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/shea_util.ncl” – flags for ocean, land, lake, small island, ice shelf
where
•
根据条件数组对数组进行赋值
不可: y = where(y.eq.0, y@_FillValue, 1./y) 可: y = 1.0/where(y.eq.0, y@_FillValue, y)
dim_*_n [dim_*]
•
对数组的行列dimension执行操作
•
avg, var, sum, pqsort, median, rmsd, ….. • dim_*_n 函数是新的(v5.1.1以上有) • 对指定的行列进行操作 • 内存使用较少 • dim_* 函数 • 仅对最右边的行列操作 • 可能需要行列调整 比如: x(time,lat,lon) => x(0,1,2) • 函数dim_avg_n( x, n ) • xZon = dim_avg_n( x, 2 ) => xZon(ntim,nlat) • xTim = dim_avg_n( x, 0 ) => xTim(nlat,mlon) • 函数dim_avg ( x ) • xZon = dim_avg( x ) => xZon(ntim,nlat) • xTim = dim_avg( x(lat|:,lon|:,time|:) ) => xTim(nlat,mlon)
•
x(ntim,klev,nlat,mlon), w(nlat) ; x( 0 , 1 , 2 , 3 ) wx = conform (x, w, 2) ; wx(ntim,klev,nlat,mlon) q = x*wx ; q = x* conform (x, w, 2) wx = conform_dims ( (/ntim,klev,nlat,mlon/) , w, 2) wx = conform_dims ( dimsizes(x), w, 2)
Type: integer Total Size: 16 bytes 4 values Number of dimensions: 1 Dimensions and sizes:(4) (0) 12 (1) 25 (2) 116 (3) 100 (0) rank=4
rank = dimsizes(dimt) print ("rank="+rank)
通常和数组函数一起用 • if (all( ismissing(x) )) then … [else …] end if • nFill = num( ismissing(x) ) • nVal = num( .not. ismissing(x) )
if (any( ismissing(xOrig) )) then …. else …. end if
; Tzon(ntim,klev,nlat) ; Tavg(klev,nlat,mlon)
dimsizes(x)
•
•
返回数组变量的维数 如果是多维数组，则返回值为1D 整型数组
Variable: dimt
fin
= addfile(“in.nc”,”r”)
t = fin->T dimt = dimsizes(t) print(dimt)
grido = f2fsh_Wrap ( gridi, (/ 64,128/)) ; contributed.ncl
fspan( start, finish, npts )
返回值则为1D 等间距的浮 点型或双精度型数组
•
npts 是指包括start 和finish所有点的个数
b = fspan(-89.125, 9.3, 100)
print(b)
Variable b: Type: float Number of Dimensions: 1 Dimensions and sizes:(100) (0) -89.125 (1) -88.13081 (2) -87.13662 (…) …. (97) 7.311615 (98) 8.305809 (99) 9.3
mask
load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl”
in = addfile(“atmos.nc","r") ts = in->TS(0,:,:) oro = in->ORO(0,:,:) ; mask ocean ; [ocean=0, land=1, sea_ice=2] ts = mask(ts,oro,1)
–
•
new 和 (/…/) 可在脚本中任何地方使用
–
new 并不常用
自动生成数组
•赋值（支持的数据格式）
u = f->U – 数据子集也可 : u = f->U(:, 3:9:2, :, 10:20)
•
变量之间的赋值
y=x y 与x有同样的大小，类型和meta data – 不需提前分配y数组
•
函数
代数运算符
代数运算符 + 加 ＊乘 ^ 幂 > 大于 - 减 / 除 # 数组乘 < 小于
用 (…) 调整计算顺序 + 是一种特殊的算符 － 代数算符: 5.3 + 7.95 13.25 － 连接字符串: “pine” + “apple” “pineapple” － 代数算符以及连接字符串
–
•
பைடு நூலகம்函数可能需要 行列调整
–
*必须* 使用 named dimensions 来调整
; 计算变量的zonal和time平均 ; T(time,lev,lat,lon) T(0,1,2,3) ; 无 meta data 传输 Tzon = dim_avg_n( T, 3) Tavg = dim_avg_n( T, 0)
"alpha” + ”_" + (5.3 + 7)
"alpha_12.3”
逻辑表达式
.le. (小于等于) .lt. (小于) .ge. (大于等于) .gt. (大于) .ne. (不等于) .eq. (等于) .and. (且) .xor. (异或) .or. (或) .not. (非)
手动生成数组
•
用 (/…/)
a_integer = (/1,2,3/) – a_float = (/1.0, 2.0, 3.0/) , a_double = (/1, 2.0, 3.2d /) – a_string = (/"abc",”12345",”hello, world"/) – a_logical = (/True, False, True/) – a_2darray = (/ (/1,2,3/), (/4,5,6/), (/7,8,9/) /)
–
TJAN(0,:,:)
= T(0,:,:)
•
数组降维是一个“特色” [真的 ]
数组的算符
• • •
类似于f90/f95, Matlab, IDL 数组必须同样大小: conform 令 A 和 B 为 (10,30,64,128)
–
<= conform
–
– –
C = A+B D = A-B E = A*B C, D, E 自动生成 theta = T*(1000/P)^0.286 theta(10,30,64,128)
conform, conform_dims
数组的操作要求数组间conform 函数conform( x, r, ndim ) • 函数 conform_dims( dims, r, ndim ) • 扩展数组(r) 使其与(x) 数组维数一样(dims) • ndim: 标量或数组用以表明x的哪一维或哪些维和r的维数一致 • 数组r 的数值将被‘传播’ (复制)至 x大小的数组里
函数where(conditional_expression \ • , true_value(s) • , false_value(s) ) • 类似于f90的 “where”
•
•
\
通过数组的条件（True或则False）对各个数进行操作
; q 数组; q<0 => q=q+256 ; f90: where(q.lt.0) q=q+256 q = where (q.lt.0, q+256, q) x = where (T.ge.0 .and. ismissing(Z) , a+25 , 1.8*b) salinity = where (sst.lt.5 .and. ice.gt.icemax \ , salinity*0.9, salinity)
•
用built-in 函数
– –
•
所有数组在运算中遇缺省值即被忽略
内置函数和程序
尽量用 • 掌握常用的函数
•
all, any, conform, ind, ind_resolve, dimsizes – fspan, ispan, ndtooned, onedtond, – mask, ismissing, where – system, systemfunc
•
NCL 有一个 1 度的陆地－海洋mask – load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/shea_util.ncl” – flags for ocean, land, lake, small island, ice shelf
where
•
根据条件数组对数组进行赋值
不可: y = where(y.eq.0, y@_FillValue, 1./y) 可: y = 1.0/where(y.eq.0, y@_FillValue, y)
dim_*_n [dim_*]
•
对数组的行列dimension执行操作
•
avg, var, sum, pqsort, median, rmsd, ….. • dim_*_n 函数是新的(v5.1.1以上有) • 对指定的行列进行操作 • 内存使用较少 • dim_* 函数 • 仅对最右边的行列操作 • 可能需要行列调整 比如: x(time,lat,lon) => x(0,1,2) • 函数dim_avg_n( x, n ) • xZon = dim_avg_n( x, 2 ) => xZon(ntim,nlat) • xTim = dim_avg_n( x, 0 ) => xTim(nlat,mlon) • 函数dim_avg ( x ) • xZon = dim_avg( x ) => xZon(ntim,nlat) • xTim = dim_avg( x(lat|:,lon|:,time|:) ) => xTim(nlat,mlon)
•
x(ntim,klev,nlat,mlon), w(nlat) ; x( 0 , 1 , 2 , 3 ) wx = conform (x, w, 2) ; wx(ntim,klev,nlat,mlon) q = x*wx ; q = x* conform (x, w, 2) wx = conform_dims ( (/ntim,klev,nlat,mlon/) , w, 2) wx = conform_dims ( dimsizes(x), w, 2)
Type: integer Total Size: 16 bytes 4 values Number of dimensions: 1 Dimensions and sizes:(4) (0) 12 (1) 25 (2) 116 (3) 100 (0) rank=4
rank = dimsizes(dimt) print ("rank="+rank)
通常和数组函数一起用 • if (all( ismissing(x) )) then … [else …] end if • nFill = num( ismissing(x) ) • nVal = num( .not. ismissing(x) )
if (any( ismissing(xOrig) )) then …. else …. end if
; Tzon(ntim,klev,nlat) ; Tavg(klev,nlat,mlon)
dimsizes(x)
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返回数组变量的维数 如果是多维数组，则返回值为1D 整型数组
Variable: dimt
fin
= addfile(“in.nc”,”r”)
t = fin->T dimt = dimsizes(t) print(dimt)