はじめに Kaggleなどでデータ分析を行う際の探索的データ解析(EDA)の段階で、 自分自身がよく使うデータのビジュアル化、グラフ化に関する手法をまとめました。 今回はmatplotlibのラッパー、seabornをメインで活用していきます。 参考: https://seaborn.pydata.org/index.html 各グラフの実装 ■インストール/ライブラリの読み込み
はじめに Pythonで多次元配列に対してfor文を回して複雑な処理をしたい事がありますが(大気海洋分野ではデータが多次元配列で表されることが多いです)、そうした場合しばしば実行時間が長くなり困ることがあります。これを解決する高速化方法は様々ですが、流体計算でよく使われるFortranでサブルーチンを書いて、それをPythonから呼び出すことは一つの解決方法です。PythonからFortranのサブルーチンを呼び出す方法には、numpy.ctypeslibを使う方法とf2pyを使う方法の大きく2つがあります。両者で多次元配列のアクセス順が異なりますが、日本語でまとめられているページが見つからなかったので、記事を書きました。 実行環境は以下の通りです。 macOS 10.15.7 Catalina Python 3.7.7 (conda 4.9.0) NumPy 1.19.2 f2py ve
平成28年台風第18号の暴風の推定手法の研究開発について ~ドップラーレーダー観測データを用いた台風の強度・構造解析~ 発表日 平成28年10月7日 概要 平成28年10月3日から4日にかけて、台風第18号は沖縄本島地方で久米島を中心に記録的暴風をもたらしました。現在研究開発中の台風強度推定手法を用いてドップラーレーダーデータを事後解析した結果から、高度2km付近では非常に狭い範囲で猛烈な風が吹き、眼の壁雲付近では80m/s以上の暴風が、また、久米島通過直前に地上付近では910hPaを下回る中心気圧がそれぞれ推定されました。 本手法による強度推定については、レーダー観測点から遠い場所での精度などが原因と思われる推定値の短時間の大きな変動が見られるため、リアルタイムでの利用が現時点では難しいなど様々な課題があります。今後、さらに検証を進めて推定手法の改善に努め、実用化を目指して取り組んで
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