
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Pythonによる気象・気候データ解析I 3章章末問題 - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Pythonによる気象・気候データ解析I 3章章末問題 - Qiita
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt tokyo_temp = np.genfromtxt('drive/MyDrive/Toky... import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt tokyo_temp = np.genfromtxt('drive/MyDrive/Tokyo_temp.csv', delimiter=',', usecols=(0, 1, 2)) y = tokyo_temp[:, 0] m = tokyo_temp[:, 1] temp = tokyo_temp[:, 2] tokyo_temp_1890_1919 = temp[(1890 <= y) * (y <=1919)] tokyo_temp_1990_2019 = temp[(1990 <= y) * (y <=2019)] plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.plot(tokyo_temp_1890_1919, label = '1890_1919') pl