python語言編程

設(shè)已知圓上一點(diǎn)坐標(biāo)為（x1,y1) ,圓的半徑為 r

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若斜率不存在，則切線方程為: x = x1

若存在且斜率為K,則切線方程為：y - y1 = k(x-x1)

則圓心到切線的距離 d = r (半徑），據(jù)此可求出斜率 k

將切線方程化為：y - y1 -kx + kx1 = 0,根據(jù)點(diǎn)到直線的距離的公式（此點(diǎn)為圓心即（0，0）），有：

d = | 0-y1 -0 +kx1| / ( k*k+1)^0.5 = r

而x1,y1，r是已知的，可求出k，至此切線方程呼之欲出

如何在python中求曲線的斜率？

你好，既然你知道怎么pylab

畫圖的話，

那么畫斜率的不是也一樣的嗎？

用斜率的公式，先計(jì)算出來，

然后傳進(jìn)函數(shù)里面，

你可以里面subplot，顯示在同一個界面上。

python怎么根據(jù)斜率計(jì)算點(diǎn)到線的距離

推算。由于直線方程為：Ax+By+C=0，所以可知直線斜率k=-(A/B)，直線截距h=-(C/B)。最后就可以得知點(diǎn)到線的距離是d=│（Axo+Byo+C）/√(A?+B?)│。

Python氣象數(shù)據(jù)處理與繪圖(2)：常用數(shù)據(jù)計(jì)算方法

對于氣象繪圖來講，第一步是對數(shù)據(jù)的處理，通過各類公式，或者統(tǒng)計(jì)方法將原始數(shù)據(jù)處理為目標(biāo)數(shù)據(jù)。

按照氣象統(tǒng)計(jì)課程的內(nèi)容，我給出了一些常用到的統(tǒng)計(jì)方法的對應(yīng)函數(shù)：

在計(jì)算氣候態(tài)，區(qū)域平均時均要使用到求均值函數(shù)，對應(yīng)NCL中的dim_average函數(shù)，在python中通常使用np.mean()函數(shù)

numpy.mean(a, axis, dtype)

假設(shè)a為[time,lat,lon]的數(shù)據(jù)，那么

需要特別注意的是，氣象數(shù)據(jù)中常有缺測，在NCL中，使用求均值函數(shù)會自動略過，而在python中，當(dāng)任意一數(shù)與缺測(np.nan)計(jì)算的結(jié)果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結(jié)果為np.nan

因此，當(dāng)數(shù)據(jù)存在缺測數(shù)據(jù)時，通常使用np.nanmean()函數(shù)，用法同上，此時[1,2,3,4，np.nan]的平均值為(1+2+3+4)/4 = 2.5

同樣的，求某數(shù)組最大最小值時也有np.nanmax(), np.nanmin()函數(shù)來補(bǔ)充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的計(jì)算函數(shù)也可以通過在前邊加‘nan’來使用。

另外，

也可以直接將a中缺失值全部填充為0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)dim_standardize()

其實(shí)也就是一行的事，根據(jù)需要指定維度即可。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)：

相關(guān)可以說是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數(shù)中的np.corrcoef(x, y)就可以實(shí)現(xiàn)相關(guān)計(jì)算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數(shù)來計(jì)算相關(guān)系數(shù)：

這個函數(shù)缺點(diǎn)和有點(diǎn)都很明顯，優(yōu)點(diǎn)是可以直接返回相關(guān)系數(shù)R及其P值，這避免了我們進(jìn)一步計(jì)算置信度。而缺點(diǎn)則是該函數(shù)只支持兩個一維數(shù)組的計(jì)算，也就是說當(dāng)我們需要計(jì)算一個場和一個序列的相關(guān)時，我們需要循環(huán)來實(shí)現(xiàn)。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中為regcoef()函數(shù))

同樣推薦Scipy庫中的stats.linregress(x,y)函數(shù)：

slop: 回歸斜率

intercept：回歸截距

r_value： 相關(guān)系數(shù)

p_value： P值

std_err： 估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差

直接可以輸出P值，同樣省去了做置信度檢驗(yàn)的過程，遺憾的是仍需同相關(guān)系數(shù)一樣循環(huán)計(jì)算。