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python方波函数 python生成方波( 二 )

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7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉 ， 该怎么做呢？
filter()函数轻松完成了任务 ， 它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象 。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果 。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词 。
8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看 。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注 ， 返回(元素、索引)组成的迭代器 。再举个例子说明 ， 对字符串进行标注，返回每个字母和其索引 。
python里面pow(）函数作用是什么？pow()函数python方波函数 ， 是Pythonpython方波函数的内置函数,它计算并返回x的y次方的值 。
import math
math.pow( x, y )
这个函数还有一个用法：
pow(x, y, z)
函数是计算 x 的 y 次方python方波函数，如果 z 在存在python方波函数，则再对结果进行取模python方波函数 ， 其结果等效于 pow(x,y) %z 。
Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法对于气象绘图来讲python方波函数 ， 第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据 。
按照气象统计课程的内容，我给出python方波函数了一些常用到的统计方法的对应函数python方波函数：
在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据 ， 那么
需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过 ， 而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值 ， 结果为np.nan
因此，当数据存在缺测数据时 ， 通常使用np.nanmean()函数，用法同上 ， 此时[1,2,3,4 ， np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足 。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用 。
另外，
也可以直接将a中缺失值全部填充为0 。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()
其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可 。
皮尔逊相关系数：
相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了 ， numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算 。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：
这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度 。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时 ， 我们需要循环来实现 。
其中a[time,lat,lon]，b[time]
(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：
slop:回归斜率
intercept：回归截距
r_value：相关系数
p_value： P值
std_err：估计标准误差
直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算 。
python语言中可以调用的函数有哪些？Python语言中有很多内置函数和标准库函数可以直接调用python方波函数，同时还可以自定义函数和调用其python方波函数他模块中的函数 。以下是一些常用的Python内置函数和标准库函数python方波函数：

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