python做科學(xué)計算的特點：1. 科學(xué)庫很全。（推薦學(xué)習(xí)：Python視頻教程）
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科學(xué)庫：numpy，scipy。作圖：matplotpb。并行：mpi4py。調(diào)試：pdb。
2. 效率高。
如果你能學(xué)好numpy（array特性，f2py），那么你代碼執(zhí)行效率不會比fortran，C差太多。但如果你用不好array，那樣寫出來的程序效率就只能呵呵了。所以入門后，請一定花足夠多的時間去了解numpy的array類。
3. 易于調(diào)試。
pdb是我見過最好的調(diào)試工具，沒有之一。直接在程序斷點處給你一個截面，這只有文本解釋語言才能辦到。毫不夸張的說，你用python開發(fā)程序只要fortran的1/10時間。
4. 其他。
它豐富而且統(tǒng)一，不像C++的庫那么雜（好比pnux的各種發(fā)行版），python學(xué)好numpy就可以做科學(xué)計算了。python的第三方庫很全，但是不雜。python基于類的語言特性讓它比起fortran等更加容易規(guī)?；_發(fā)。
數(shù)值分析中，龍格－庫塔法（Runge-Kutta methods）是用于非線性常微分方程的解的重要的一類隱式或顯式迭代法。這些技術(shù)由數(shù)學(xué)家卡爾·龍格和馬丁·威爾海姆·庫塔于1900年左右發(fā)明。
龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法是一種在工程上應(yīng)用廣泛的高精度單步算法，其中包括著名的歐拉法，用于數(shù)值求解微分方程。由于此算法精度高，采取措施對誤差進行抑制，所以其實現(xiàn)原理也較復(fù)雜。
高斯積分是在概率論和連續(xù)傅里葉變換等的統(tǒng)一化等計算中有廣泛的應(yīng)用。在誤差函數(shù)的定義中它也出現(xiàn)。雖然誤差函數(shù)沒有初等函數(shù)，但是高斯積分可以通過微積分學(xué)的手段解析求解。高斯積分（Gaussian integral），有時也被稱為概率積分，是高斯函數(shù)的積分。它是依德國數(shù)學(xué)家兼物理學(xué)家卡爾·弗里德里希·高斯之姓氏所命名。
洛倫茨吸引子及其導(dǎo)出的方程組是由愛德華·諾頓·洛倫茨于1963年發(fā)表，最初是發(fā)表在《大氣科學(xué)雜志》（Journal of the Atmospheric Sciences）雜志的論文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大氣方程中出現(xiàn)的對流卷方程簡化得到的。
這一洛倫茨模型不只對非線性數(shù)學(xué)有重要性，對于氣候和天氣預(yù)報來說也有著重要的含義。行星和恒星大氣可能會表現(xiàn)出多種不同的準(zhǔn)周期狀態(tài)，這些準(zhǔn)周期狀態(tài)雖然是完全確定的，但卻容易發(fā)生突變，看起來似乎是隨機變化的，而模型對此現(xiàn)象有明確的表述。
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我的也一樣，不糾結(jié)這個。反正使用時指定精度就行了。
幫你試了，必須寫成這樣才行。二進制表示10進制的小數(shù)，10進制里很正常的
談?wù)勱P(guān)于Python里面小數(shù)點精度控制的問題
十進制整數(shù)不會變成二進制小數(shù)，但十進制很短的小數(shù)的是可能變成二進制很長小數(shù)的。
例如0.54轉(zhuǎn)變成二進制是：
0.54=0.10001010001111010111000010100011110101110000101001B
還有一些十進制下一兩位小數(shù)，在二進制下無限循環(huán)小數(shù)的，只能取近似值。
numpy的allclose方法，比較兩個array是不是每一元素都相等，默認(rèn)在1e-05的誤差范圍內(nèi)。
使用如圖：
源碼如下：
1、Numpy常用方法使用大全（超詳細）
1、Series和DataFrame簡單入門
2、Pandas操作CSV文件的讀寫
3、Pandas處理DataFrame，Series進行作圖
1、Matplotlib繪圖之屬性設(shè)置
2、Matplotlib繪制誤差條形圖、餅圖、等高線圖、3D柱形圖
1、層次分析法（AHP）——算數(shù)平均值法、幾何平均值法、特征值法（Python實現(xiàn)，超詳細注釋）
2、Python實現(xiàn)TOPSIS分析法（優(yōu)劣解距離法）
3、Python實現(xiàn)線性插值和三次樣條插值
4、Python實現(xiàn)線性函數(shù)的擬合算法
5、Python實現(xiàn)統(tǒng)計描述以及計算皮爾遜相關(guān)系數(shù)
6、Python實現(xiàn)迪杰斯特拉算法和貝爾曼福特算法求解最短路徑
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)計課程的內(nèi)容，我給出了一些常用到的統(tǒng)計方法的對應(yīng)函數(shù)：
在計算氣候態(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)來補充np.max(), np.min()的不足。
其他很多np的計算函數(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)就可以實現(xiàn)相關(guān)計算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數(shù)來計算相關(guān)系數(shù)：
這個函數(shù)缺點和有點都很明顯，優(yōu)點是可以直接返回相關(guān)系數(shù)R及其P值，這避免了我們進一步計算置信度。而缺點則是該函數(shù)只支持兩個一維數(shù)組的計算，也就是說當(dāng)我們需要計算一個場和一個序列的相關(guān)時，我們需要循環(huán)來實現(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的過程，遺憾的是仍需同相關(guān)系數(shù)一樣循環(huán)計算。
Python math 庫提供許多對浮點數(shù)的數(shù)學(xué)運算函數(shù)，math模塊不支持復(fù)數(shù)運算，若需計算復(fù)數(shù)，可使用cmath模塊（本文不贅述）。
使用dir函數(shù)，查看math庫中包含的所有內(nèi)容：
1） math.pi????# 圓周率π
2） math.e????#自然對數(shù)底數(shù)
3） math.inf? ? #正無窮大∞，-math.inf? ? #負(fù)無窮大-∞
4） math.nan? ? #非浮點數(shù)標(biāo)記，NaN（not a number）
1） math.fabs(x)? ? #表示X值的絕對值
2） math.fmod(x,y)? ? #表示x/y的余數(shù)，結(jié)果為浮點數(shù)
3） math.fsum([x,y,z])? ? #對括號內(nèi)每個元素求和，其值為浮點數(shù)
4） math.ceil(x)? ? #向上取整，返回不小于x的最小整數(shù)
5）math.floor(x)? ? #向下取整，返回不大于x的最大整數(shù)
6） math.factorial(x)? ? #表示X的階乘，其中X值必須為整型，否則報錯
7） math.gcd(a,b)? ? #表示a,b的最大公約數(shù)
8）? math.frexp(x)? ? ? #x = i *2^j，返回（i，j）
9） math.ldexp(x,i)? ? #返回x*2^i的運算值，為math.frexp(x)函數(shù)的反運算
10） math.modf(x)? ? #表示x的小數(shù)和整數(shù)部分
11） math.trunc(x)? ? #表示x值的整數(shù)部分
12） math.copysign(x,y)? ? #表示用數(shù)值y的正負(fù)號，替換x值的正負(fù)號
13） math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y)? ? #表示a，b的相似性，真值返回True，否則False；rel_tol是相對公差：表示a，b之間允許的最大差值，abs_tol是最小絕對公差，對比較接近于0有用，abs_tol必須至少為0。
14） math.isfinite(x)? ? #表示當(dāng)x不為無窮大時，返回True，否則返回False
15） math.isinf(x)? ? #當(dāng)x為±∞時，返回True，否則返回False
16） math.isnan(x)? ? #當(dāng)x是NaN，返回True，否則返回False
1） math.pow(x,y)? ? #表示x的y次冪
2） math.exp(x)? ? #表示e的x次冪
3） math.expm1(x)? ? #表示e的x次冪減1
4） math.sqrt(x)? ? #表示x的平方根
5） math.log（x,base）? ? #表示x的對數(shù)值，僅輸入x值時，表示ln(x)函數(shù)
6） math.log1p(x)? ? #表示1+x的自然對數(shù)值
7） math.log2(x)? ? #表示以2為底的x對數(shù)值
8） math.log10(x)? ? #表示以10為底的x的對數(shù)值
1） math.degrees(x)? ? #表示弧度值轉(zhuǎn)角度值
2） math.radians(x)? ? #表示角度值轉(zhuǎn)弧度值
3） math.hypot(x,y)? ? #表示(x,y)坐標(biāo)到原點(0,0)的距離
4） math.sin(x)? ? #表示x的正弦函數(shù)值
5） math.cos(x)? ? #表示x的余弦函數(shù)值
6） math.tan(x)? ? #表示x的正切函數(shù)值
7）math.asin(x)? ? #表示x的反正弦函數(shù)值
8）?math.acos(x)? ? #表示x的反余弦函數(shù)值
9）?math.atan(x)? ? #表示x的反正切函數(shù)值
10） math.atan2(y,x)? ? #表示y/x的反正切函數(shù)值
11） math.sinh(x)? ? #表示x的雙曲正弦函數(shù)值
12） math.cosh(x)? ? #表示x的雙曲余弦函數(shù)值
13） math.tanh(x)? ? #表示x的雙曲正切函數(shù)值
14） math.asinh(x)? ? #表示x的反雙曲正弦函數(shù)值
15） math.acosh(x)? ? #表示x的反雙曲余弦函數(shù)值
16） math.atanh(x)? ? #表示x的反雙曲正切函數(shù)值
1）math.erf(x)? ? #高斯誤差函數(shù)
2） math.erfc(x)? ? #余補高斯誤差函數(shù)
3） math.gamma(x)? ? #伽馬函數(shù)（歐拉第二積分函數(shù)）
4） math.lgamma(x)? ? #伽馬函數(shù)的自然對數(shù)
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