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차근차근 파이썬 코딩 실습(연구활용 대기과학편) > 프로그래밍/언어

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차근차근 파이썬 코딩 실습(연구활용 대기과학편)

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제조사 좋은땅
원산지 국내산
브랜드 좋은땅
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    상품 상세설명

    차근차근 파이썬 코딩 실습(연구활용 대기과학편)

    9791165366414.jpg

    도서명:차근차근 파이썬 코딩 실습(연구활용 대기과학편)
    저자/출판사:류지훈,박훈영,시호연,심성보,윤현석,진대호,최다영,김/좋은땅
    쪽수:252쪽
    출판일:2020-07-27
    ISBN:9791165366414

    목차
    1. 위성관측: 구름 및 강수
    1-1. Terra/MODIS
    1-2. GPM/DPR 강우강도 분포
    1-3. GPM/DPR 레이더 반사도 연직분포
    1-4. GPM/GMI

    2. 위성관측: 해빙
    2-1. GCOM-W AMSR-2 자료 읽기, 표출하기
    2-2. 위성관측 밝기온도로부터 해빙방출률 산출하기
    2-3. ICESat-2 위성 트랙자료를 격자자료로 변환하기

    3. 기후모델 자료 처리
    3-1. IRIS 설치 및 기본 기능
    3-1-1. 라이브러리 설치
    3-1-2. 기후모델자료 다운로드
    3-1-3. IRIS 라이브러리 불러오기
    3-1-4. 큐브 자료 저장 및 읽기
    3-1-5. 간단히 표출하기
    3-1-6. 다양한 지도투영법 이용(Cartopy 라이브러리 활용)
    3-2. IRIS 활용한 모델 후처리 방법
    3-2-1. Extract
    3-2-2. Categorisation
    3-2-3. Intersection
    3-2-4. Interpolation
    3-2-5. Regrid
    3-2-6. Mask
    3-2-7. Annual Mean
    3-2-8. Area Mean & Time-series
    3-2-9. Comparison and Correlation
    3-2-10. Contour Plot (Land or Ocean only)
    3-2-11. Contour Plot (Level & Ticks)

    4. 태풍 자료 분석
    4-1. 태풍 예측 오차 막대 차트
    4-2. 태풍 진로도
    4-3. 태풍 예측 강도 시계열
    4-4. 태풍 연직 단면도
    4-5. 해면기압과 지상강수의 예측 초기 분포

    5. 다양한 자료의 시각화
    5-1. scipy.optimize.curve_fit을 이용한 곡선 접합법
    5-2. gridspec.Gridspec을 이용한 공간분포의 다중 표출
    5-3. 공간 분포 자료를 이용한 상자 수염도 표출
    5-4. 다양한 공간분포 자료의 동시 표출
    5-5. 다변수 회귀분석 및 데이터 표출

    6. 자료의 후처리 및 기타
    6-1. 자료 분포의 시각화
    6-1-1. 기본 막대 그래프
    6-1-2. 수평 막대 그래프와 바이올린 플롯
    6-1-3. 2차원 분포도
    6-2. Numpy를 이용한 Filtering과 Interpolation
    6-2-1. Filtering Time Series
    6-2-2. Grid Interpolation
    6-3. 다중 동시 작업(기초)
    delivery.jpg
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