python中的TempStr應用和溫度轉換

描述

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溫度的刻畫有兩個不同體系：攝氏度（Celsius）和華氏度（Fahrenheit）。

請編寫程序將用戶輸入華氏度轉換為攝氏度，或將輸入的攝氏度轉換為華氏度。

轉換算法如下：（C表示攝氏度、F表示華氏度）

C = ( F - 32 ) / 1.8

F = C * 1.8 + 32

要求如下：

(1) 輸入輸出的攝氏度采用大寫字母C開頭，溫度可以是整數或小數，如：C12.34指攝氏度12.34度；

(2) 輸入輸出的華氏度采用大寫字母F開頭，溫度可以是整數或小數，如：F87.65指華氏度87.65度；

(3) 不考慮異常輸入的問題，輸出保留小數點后兩位；

(4) 使用input()獲得測試用例輸入時，不要增加提示字符串。

程序：

TempStr = input()

if TempStr[0] in ['F']:? ? #因為要求輸入輸出是大寫C或者F，所以針對第一位字符做判斷

C = (eval(TempStr[1:]) - 32)/1.8? ? #TempStr[1:]表示字符串除首字符外的所有字符。

print("C{:.2f}".format(C))? ? ?#采用{:.2f}將輸出數字變成兩位小數點表示時，即使數學上該輸出值是整數，也會按照小數方式輸出，例如，轉換后溫度為10度，輸出為10.00；

elif TempStr[0] in ['C']:? ??

F = 1.8*eval(TempStr[1:]) + 32? ??

print("F{:.2f}".format(F))

else:

print()? ? ? #不輸入任何錯誤提示

Python氣象數據處理與繪圖(2)：常用數據計算方法

對于氣象繪圖來講，第一步是對數據的處理，通過各類公式，或者統計方法將原始數據處理為目標數據。

按照氣象統計課程的內容，我給出了一些常用到的統計方法的對應函數：

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

numpy.mean(a, axis, dtype)

假設a為[time,lat,lon]的數據，那么

需要特別注意的是，氣象數據中常有缺測，在NCL中，使用求均值函數會自動略過，而在python中，當任意一數與缺測(np.nan)計算的結果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結果為np.nan

因此，當數據存在缺測數據時，通常使用np.nanmean()函數，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，求某數組最大最小值時也有np.nanmax(), np.nanmin()函數來補充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的計算函數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中有直接求數據標準化的函數dim_standardize()

其實也就是一行的事，根據需要指定維度即可。

皮爾遜相關系數：

相關可以說是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數中的np.corrcoef(x, y)就可以實現相關計算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數來計算相關系數：

這個函數缺點和有點都很明顯，優點是可以直接返回相關系數R及其P值，這避免了我們進一步計算置信度。而缺點則是該函數只支持兩個一維數組的計算，也就是說當我們需要計算一個場和一個序列的相關時，我們需要循環來實現。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中為regcoef()函數)

同樣推薦Scipy庫中的stats.linregress(x,y)函數：

slop: 回歸斜率

intercept：回歸截距

r_value： 相關系數

p_value： P值

std_err： 估計標準誤差

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系數一樣循環計算。

Python寫溫度轉化

我們都知道，現在通用的溫度有2種，一種是 攝氏度 ，另一種是 華氏度 。

至于想要深入了解的小伙伴，給你們加上了鏈接：

攝氏度： 用符號 C表示，是世界上使用較為廣泛的 溫標 之一

網址:

華氏度： 符號 。華氏度 = 32+ 攝氏度 1.8

網址:

第一步： 先用input()輸入當時的溫度

第二步： 判斷輸入溫度的類型，如果是華氏度F的話，（可以大小寫）執行計算：

攝氏度=（華氏度-32）/18

這里的 TempStr[-1] 是指最后一個字符串在F/f判斷是華氏度。 TempStr[0:-1] 取的是數值，用

eval() 函數，使得這些數值可以被計算出來。從而使得該公式可以計算賦值給變量C。

print("轉換后的溫度是{:.2f}C".format(C))， {:.2f} ,這里.2是使結果保留2位小數，f在.format(C)中展示，帶上單位C。就完成打印。

第三步： 華氏度轉成攝氏度

這是華氏度轉化攝氏度的，下面攝氏度轉化華氏度是同樣的方法。

以下是完整代碼：

一個程序還是包含著挺多知識的， 保留2位小數，eval()，.format()，input()， 需要細看才好好理解。歡迎觀看~

新聞標題：python溫度梯度函數 python溫度數值統計
瀏覽地址：http://vcdvsql.cn/article48/doichhp.html

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