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几种潜在蒸散量经验公式在华北地区的应用评价，罗健，荣艳淑，本文根据华北地区6个气象站的长序列资料，以 Penman-Monteith公式为标准，对温度估算法中的Hargreaves and Samani法、改进Thornthwaite法和Mc Cloud�

概述 这是用于计算标准降水指数 (SPI) 的 Python 实现。 这是识别干旱的关键指标之一。 有关 SPI 与 SPEI 的相对优点的有用讨论，请参阅 [NCAR 的气候数据指南] ( )。 这些函数松散地基于 Santiago Beguería 和 Sergio M. Vicente-Serrano。 关于SPI和SPEI的论文很多。 我发现最清楚地描述算法的论文是：Lloyd-Hughes、Benjamin 和 Mark A. Saunders。 “欧洲干旱气候学。” 国际气候学杂志 22.13 (2002): 1571-1592。 这篇论文包含在 docs 文件夹中。 关于哪种分布适合历史数据，文献中有一些共识。 对于仅降水数据 (SPI)，建议使用 Gamma 分布。 这是 SPI 函数中的默认分布。 但是，用户可以选择自己的发行版（请参阅注释）。 当前的实现允许用

本科生 模式识别课程作业 对如下两类的二维模式样本集，编写MATLAB程序，用感知器算法求分界面方程，并作图显示。 分别改变初始权向量和样本集中样本顺序来获得不同的结果，并对结果进行分析比较。

可以用IDL画散点图，做线性拟合和误差计算

索引与散列

采用数字图像处理技术直接对双曝光散斑图进行全场分析,获取了杨氏条纹图。通过对条纹图的滤波增强、二值化、细化等操作,提取了条纹周期,实现了物体面内微小位移的测量。实验结果表明,该方法可获得高对比度的散斑干涉条纹,经过数字图像处理,条纹细化无断点和毛刺,有利于条纹判读,提高测量精度,其微位移测量误差小于4%。由于散斑图及条纹图像均是在计算机内存储、处理,实现了散斑照相术的数字化,具有一定的应用价值。

主要介绍了详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

文档中.m文件为将txt文件的点云数据进行栅格化，直接可以运行。