⽓象类Python编程实战案例项⽬汇总
⽬录
1.⽓象数据科学语⾔教程
(1)Python 基础
说明：Python 在⽓象、⼈⼯智能、机器学习领域受到⽕热追捧，很⼤程度上在于它拥有⾮常庞⼤的第三⽅库，以及强⼤的通⽤编程性能。因此，想要逐渐掌握 Python 数据分析，可以通过学习和了解如何利⽤ Python 调⽤ Python 的各种第三⽅库和⼯具包，感受运⽤ Python 进⾏数据分析的便利性。
(2)Numpy教程
说明：Numpy 是 Python 数值计算的基⽯，它提供多种数据结构、算法以及⼤部分设计 Python 数值计算所需的接⼝。Numpy 能够赋予Python 快速处理数组的能⼒，除此之外，Numpy 的另⼀个主要⽤途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。
(3)Pandas教程
说明：Pandas 为数据分析提供了⾼级数据结构和函数，使得利⽤结构化、表格化数据的⼯作快速、简单、表现⼒。做数据分析主要使⽤的Pandas 对象是 DataFrame（⽤于实现表格化、⾯向列、使⽤⾏列标签的数据结构）和 Series（⼀种⼀维标签数组对象）。
(4)Xarray实例
说明：由于⽓象数据⼤多为多维数据，Xarray 提供了⼀种⾼效读取和处理多维数据的⽅式⽅法，它特别适合处理 netCDF ⽂件，在类似于NumPy 的原始数组上以尺⼨、坐标和属性的形式引⼊标签，从⽽能提供给研究⼈员更直观，更简洁和更少出错的体验。该软件包包括⼀个庞⼤且不断增长的功能库，使⽤这些数据结构可以实现对⽓象数据的⾼级分析和可视化。
(5)Dask教程
2.⽓象数据读取/数据处理/数据分析/数值计算
3.⽓象可视化
(1)Matplotlib绘图教程
(2)Cartopy绘图教程
织梦cms 模板(3)Metpy绘图教程
(4)Basemap库教程
(5)⽓象可视化案例
4.机器学习系列教程
(1)周志华《机器学习》西⽠书笔记
知识点：误差、过拟合、评估、训练&测试集划分、调参、性能度量、⽐较检验、偏差与⽅差
chown r 更改文件夹的用户知识点：线性回归、线性⼏率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题
知识点：决策树的构造、剪枝处理、连续值与缺失值处理
知识点：感知机与多层⽹络、BP神经⽹络算法、全局最⼩、深度学习
知识点：函数间隔与⼏何间隔、最⼤间隔与⽀持向量、对偶问题、核函数、软间隔⽀持向量机
知识点：贝叶斯决策论、极⼤似然法、朴素贝叶斯分类器
bootstrap consensus tree知识点：EM算法思想、数学推导、算法流程
知识点：Boosting、Bagging与Random Forest、结合策略、多样性
知识点：距离度量、性能度量、原型聚类、密度聚类、层次聚类
知识点：K近邻、MDS算法、主成分分析、核化线性降维、流形学习、度量学习
知识点：⼦集搜索与评价、过滤式选择、包裹式选择、嵌⼊式选择与正则化、稀疏表⽰与字典学习、压缩感知
mybatisplus wrapper知识点：PAC学习、有限假设空间、VC维、稳定性
知识点：⽣成式⽅法、半监督SVM、基于分歧的⽅法、半监督聚类
知识点：隐马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、学习与推断、LDA话题
sql 去除重复知识点：K摇摆、有模型学习、蒙特卡罗强化学习
(2)吴恩达《机器学习》
包含了吴恩达机器学习的python实现，题⽬内容可以查看，代码来⾃⽹络（原作者），添加了部分对于题意的中⽂翻译，以及修改成与习题⼀致的结构，⽅便理解。
5.⽓象应⽤场景优秀项⽬
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