Matlab地理信息绘图—数据诊断

文章目录

    • 数据诊断分析（均值方差）
    • Matlab代码实现
    • 结果展示

数据诊断分析（均值方差）

  • 均值方差检测是一种简单但有效的异常检测方法，主要基于样本的均值和方差的统计信息。该方法的核心思想是假设正常的样本点应该聚集在某个区域，而异常点则可能远离这个区域。
  • 3 σ 3\sigma 3σ准则：是一种统计学中常用的规则，用于衡量数据集中的值离均值的距离。该规则基于正态分布的性质，提供了一个衡量数据集中值的离散程度的指标。
  • 具体来说， 3 σ 3\sigma 3σ准则表明：
    • 对于一个正态分布的数据集，约有 68% 的数据值会落在均值的一个标准差范围内。
    • 约有 95% 的数据值会落在均值的两个标准差范围内。
    • 约有 99.7% 的数据值会落在均值的三个标准差范围内。

Matlab代码实现

%% Figrue4-14 【NSIDC-ECMWF】DOO与天气过程和频率的关系
clear;clc;close all
load('.\data\daily_sia_7920.mat');
sia=min(cdr_sia./1e11);% 1e5 km2
for ii=1:42sia_day(ii)=find(cdr_sia(:,ii)./1e11==sia(ii));
endmsia=mean(sia_day);
ssia=std(sia_day);siz=25;lind=1.5;
x_0=0.10;
y_0=0.70;
len=0.85;
width=0.25;
d_x=0.32;
d_y=-0.27;
px=[0 0 0 0];
py=[0 1 2 3];
%======================================================
set(gcf,'color',[1 1 1],'position',[10 45 800 800*1.2]);%get(0,'screensize')
axes('position',[x_0+d_x*px(1), y_0+d_y*py(1), len, width]);
plot(sia_day,'k-*','linewidth',lind);hold on
plot([1 42],[msia,msia],'k-','linewidth',lind);hold on
plot([1 42],[msia+ssia,msia+ssia],'k--','linewidth',lind);hold on
plot([1 42],[msia-ssia,msia-ssia],'k--','linewidth',lind);hold on
C1=sia_day;C1(C1>msia-ssia)=nan;
C3=sia_day;C3(C3<msia+ssia)=nan;
scatter([1:42],C1,60,'b','filled','s');hold on
scatter([1:42],C3,60,'r','filled','^');hold on
set(gca,'linewidth',lind);grid on
set(gca,'xlim',[0 43],'xtick',1:5:42,'xticklabel','',...'fontname','Times New Roman','FontSize',siz-10,'fontweight','bold')
set(gca,'ylim',[210 280],'ytick',210:20:280,'yticklabel',num2str([210:20:280]','%.0f'),'Fontname',...'Times New Roman','FontSize',siz-10,'fontweight','bold');
ylabel('Day of year (d)','fontname','Times New Roman',...'FontSize',siz-10,'fontweight','bold');
hh=get(gca);
X=hh.XLim;
Y=hh.YLim;
k1=[0.03 0.8];
k2=[0.3 0.8];
k3=[0.03 0.9];
x_2=X(1)+k2(1)*(X(2)-X(1));
y_2=Y(1)+k2(2)*(Y(2)-Y(1));
x_3=X(1)+k3(1)*(X(2)-X(1));
y_3=Y(1)+k3(2)*(Y(2)-Y(1));
text(double(x_3),double(y_3),'(a)','color','k','fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
%======================天气过程频率==========================================
load('.\data\BFT_wind2_daily_7920.mat')
ue=u;
uc=mean(u);
stdc=std(u);
data1=ue-uc;
data2=ue-uc-stdc;
data3=ue-uc-2*stdc;
data1(data1<0)=nan;data1(~isnan(data1))=1;
data2(data2<0)=nan;data2(~isnan(data2))=1;
data3(data3<0)=nan;data3(~isnan(data3))=1;
mon=[31 28 31 30 31 30 31 31 30 31 30 31];
mona=[1,32,60,91,121,152,182,213,244,274,305,335];
monb=[31,59,90,120,151,181,212,243,273,304,334,365];
barmap1=[190 223 235;0 190 255;26 26 210]./255;
for mm=1:12datam=nansum(data1(mona(mm):monb(mm),:),1);datas1=nansum(data2(mona(mm):monb(mm),:),1);datas2=nansum(data3(mona(mm):monb(mm),:),1);datad0(mm,:)=datam-datas1;%大于平均值的天数datad1(mm,:)=datas1-datas2;%大于一个标准差的天数datad2(mm,:)=datas2;%大于两个标准差的天数
end
data590=nansum(datad0(5:9,:),1);
data591=nansum(datad1(5:9,:),1);
data592=nansum(datad2(5:9,:),1);axes('position',[x_0+d_x*px(2), y_0+d_y*py(2), len, width]);
ch=bar([data590;data591;data592]','stacked');
grid on
set(ch(1),'FaceColor',barmap1(1,:));
set(ch(2),'FaceColor',barmap1(2,:));
set(ch(3),'FaceColor',barmap1(3,:));
set(gca,'linewidth',lind,'ylim',[0 120]);
ylabel('Days yr^{-1}','fontname','Times New Roman','FontSize',siz-10,'fontweight','bold');text(15,110,{'>0\sigma days'},'color',barmap1(1,:),'fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
text(15,100,{'≥1\sigma days'},'color',barmap1(2,:),'fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
text(15,90,{'≥2\sigma days'},'color',barmap1(3,:),'fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
set(gca,'xlim',[0 43],'xtick',[1:5:42],'xticklabel','','Fontname',...'Times New Roman','FontSize',siz-10,'fontweight','bold')
hh=get(gca);
X=hh.XLim;
Y=hh.YLim;
k1=[0.03 0.8];
k2=[0.3 0.8];
k3=[0.03 0.9];
x_2=X(1)+k2(1)*(X(2)-X(1));
y_2=Y(1)+k2(2)*(Y(2)-Y(1));
x_3=X(1)+k3(1)*(X(2)-X(1));
y_3=Y(1)+k3(2)*(Y(2)-Y(1));
text(double(x_3),double(y_3),'(b)','color','k','fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
%======================天气过程强度==========================================
load('.\data\BFT_wind2_daily_7920.mat')
ue=u;
uc=mean(u);
stdc=std(u);
data1=ue-uc;
data2=ue-uc-stdc;
data3=ue-uc-2*stdc;
data1(data1<0)=nan;data1(~isnan(data1))=1;
data2(data2<0)=nan;data2(~isnan(data2))=1;
data3(data3<0)=nan;data3(~isnan(data3))=1;
barmap2=[178 38 38;255 27 255;221 159 221;255 195 204;187 143 143]./255;
for yy=1:42for mm=1:12%==============================events3=0;for aa=mona(mm):monb(mm)-2if ~isnan(data2(aa,yy)) &  ~isnan(data2(aa+1,yy)) & ~isnan(data2(aa+2,yy))events3=events3+1;endEvents3(mm,yy)=events3;end%============================events4=0;for aa=mona(mm):monb(mm)-3if ~isnan(data2(aa,yy)) &  ~isnan(data2(aa+1,yy)) & ~isnan(data2(aa+2,yy)) & ~isnan(data2(aa+3,yy))events4=events4+1;endEvents4(mm,yy)=events4;end%============================events5=0;for aa=mona(mm):monb(mm)-4if ~isnan(data2(aa,yy)) &  ~isnan(data2(aa+1,yy)) & ~isnan(data2(aa+2,yy)) & ~isnan(data2(aa+3,yy))...& ~isnan(data2(aa+4,yy))events5=events5+1;endEvents5(mm,yy)=events5;end%============================events6=0;for aa=mona(mm):monb(mm)-5if ~isnan(data2(aa,yy)) &  ~isnan(data2(aa+1,yy)) & ~isnan(data2(aa+2,yy)) & ~isnan(data2(aa+3,yy))...& ~isnan(data2(aa+4,yy)) & ~isnan(data2(aa+5,yy))events6=events6+1;endEvents6(mm,yy)=events6;end%============================events7=0;for aa=mona(mm):monb(mm)-6if ~isnan(data2(aa,yy)) &  ~isnan(data2(aa+1,yy)) & ~isnan(data2(aa+2,yy)) & ~isnan(data2(aa+3,yy))...& ~isnan(data2(aa+4,yy)) & ~isnan(data2(aa+5,yy)) & ~isnan(data2(aa+6,yy))events7=events7+1;endEvents7(mm,yy)=events7;endend
end
datas3=nansum(Events3(5:9,:),1);
datas4=nansum(Events4(5:9,:),1);
datas5=nansum(Events5(5:9,:),1);
datas6=nansum(Events6(5:9,:),1);
datas7=nansum(Events7(5:9,:),1);axes('position',[x_0+d_x*px(3), y_0+d_y*py(3), len, width]);
ch=bar([datas3;datas4;datas5;datas6;datas7]','stacked');
grid on
set(ch(1),'FaceColor',barmap2(1,:));
set(ch(2),'FaceColor',barmap2(2,:));
set(ch(3),'FaceColor',barmap2(3,:));
set(ch(4),'FaceColor',barmap2(4,:));
set(ch(5),'FaceColor',barmap2(5,:));set(gca,'linewidth',lind,'ylim',[0 60]);
ylabel('Events yr^{-1}','fontname','Times New Roman','FontSize',siz-10,'fontweight','bold');
text(15,58,{'3-days events'},'color',barmap2(1,:),'fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
text(15,53,{'4-days events'},'color',barmap2(2,:),'fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
text(15,48,{'5-days events'},'color',barmap2(3,:),'fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
text(15,43,{'6-days events'},'color',barmap2(4,:),'fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
text(15,38,{'7-days events'},'color',barmap2(5,:),'fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
set(gca,'xlim',[0 43],'xtick',[1:5:42],'xticklabel',1979:5:2020,'Fontname',...'Times New Roman','FontSize',siz-10,'fontweight','bold')
hh=get(gca);
X=hh.XLim;
Y=hh.YLim;
k1=[0.03 0.8];
k2=[0.3 0.8];
k3=[0.03 0.9];
x_2=X(1)+k2(1)*(X(2)-X(1));
y_2=Y(1)+k2(2)*(Y(2)-Y(1));
x_3=X(1)+k3(1)*(X(2)-X(1));
y_3=Y(1)+k3(2)*(Y(2)-Y(1));
text(double(x_3),double(y_3),'(c)','color','k','fontname',...'Times New Roman','fontweight','bold','fontsize',siz-10);
% export_fig(['.\map\','Figure4-14.天气过程.png'],'-r200')
% close all

结果展示

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/104283.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now

CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now

CNN-generated images are surprisingly easy to spot… for now----《目前CNN生成的图像非常容易被发现》 背景&#xff1a; 研究者们发现&#xff0c;仅仅对一种由CNN模型生成的图像进行训练的分类器&#xff0c;也可以检测许多其他模型生成的结果。由此提出这样的观点&#…
阅读更多...
C语言中的自定义类型详解（结构体 + 枚举 + 联合（共用体））

C语言中的自定义类型详解（结构体 + 枚举 + 联合（共用体））

文章目录 1. 结构体1.1 结构体的声明1.2 结构体成员的访问1.3 匿名结构体1.4 结构体的自引用1.5 结构体内存对齐&#xff08;计算结构体的大小&#xff09;1.6 结构体传参1.6.1 传值传递1.6.2 传址传递&#xff08;使用指针&#xff09; 2. 位段2.1 什么是位段&#xff1f;2.2 …
阅读更多...
铅华洗尽,粉黛不施,人工智能AI基于ProPainter技术去除图片以及视频水印(Python3.10)

铅华洗尽,粉黛不施,人工智能AI基于ProPainter技术去除图片以及视频水印(Python3.10)

视频以及图片修复技术是一项具有挑战性的AI视觉任务&#xff0c;它涉及在视频或者图片序列中填补缺失或损坏的区域&#xff0c;同时保持空间和时间的连贯性。该技术在视频补全、对象移除、视频恢复等领域有广泛应用。近年来&#xff0c;两种突出的方案在视频修复中崭露头角&…
阅读更多...
miRNA测序数据生信分析——第四讲，未知物种的生信分析实例

miRNA测序数据生信分析——第四讲，未知物种的生信分析实例

miRNA测序数据生信分析——第四讲&#xff0c;未知物种的生信分析实例 miRNA测序数据生信分析——第四讲&#xff0c;未知物种的生信分析实例1. 下载测序数据2. 原始数据质控——软件fastqc3. 注释tRNA和rRNA&#xff0c;使用Rfam数据库——软件blast&#xff0c;Rfam_statisti…
阅读更多...
监控系列（六）prometheus监控DMHS操作步骤

监控系列（六）prometheus监控DMHS操作步骤

一、监控的操作逻辑 给操作系统安装expect命令expect脚本执行dmhs_console脚本执行 cpt / exec 命令用脚本进行过滤字符串过滤dm_export读取脚本与当前日期作比较&#xff0c;然后返回差值 二、安装步骤 1. linux中Expect工具的安装及使用方法 https://blog.csdn.net/wangta…
阅读更多...
mybatis拦截器源码分析

mybatis拦截器源码分析

mybatis拦截器源码分析 拦截器简介 mybatis Plugins 拦截器由于Mybatis对数据库访问与操作进行了深度的封装,让我们应用开发效率大大提高,但是灵活度很差拦截器的作用:深度定制Mybatis的开发抛出一个需求 :获取Mybatis在开发过程中执行的SQL语句(执行什么操作获取那条SQL语句…
阅读更多...
ChatGPT，AIGC 制作按年份选择的动态条形图

ChatGPT，AIGC 制作按年份选择的动态条形图

在数据分析与可视化中，条形图是用来进行对比分析，在正负条形图中都有哪些好处与优点呢？ 正负条形图是一种常用的数据可视化方式，它的优点和好处包括： 1.明确展示：正负条形图可以清晰地显示出数据中的正负差异，使读者能直观地看出数据的变化和趋势。 2.直观比较：正负条…
阅读更多...
苹果电脑其他内存怎么清理？

苹果电脑其他内存怎么清理？

苹果电脑中的应用程序大部分是可以通过将其拖拽至废纸篓并倾倒来卸载的。但是部分程序在卸载后仍有残留文件&#xff0c;比如support文件和pref设置等文件的。小编今天介绍下苹果电脑清理内存怎么清理卸载残留以及好用的清理技巧分享。 一、苹果电脑清理内存怎么清理 苹果电脑…
阅读更多...
简单实现一个todoList（上移、下移、置顶、置底）

简单实现一个todoList（上移、下移、置顶、置底）

演示 html部分 <!DOCTYPE html> <html> <head><title>表格示例</title> </head> <body><table border"1"><thead><tr><th>更新时间</th><th>操作</th></tr></thead…
阅读更多...
thinkphp5.1 获取缓存cache(‘cache_name‘)特别慢，php 7.0 unserialize 特别慢

thinkphp5.1 获取缓存cache(‘cache_name‘)特别慢，php 7.0 unserialize 特别慢

thinkphp5.1 获取缓存cache(‘cache_name’)特别慢&#xff0c;php 7.0 unserialize 特别慢 场景&#xff1a; 项目中大量使用了缓存&#xff0c;本地运行非常快&#xff0c;二三百毫秒&#xff0c;部署到服务器后 一个表格请求就七八秒&#xff0c;最初猜想是数据库查询慢&am…
阅读更多...
KY258 日期累加

KY258 日期累加

KY258 日期累加 int main() {int n 0; //样例个数cin >> n;//for循环处理n个样例for (int i 0; i < n; i){int y, m, d, num;int days[12] { 31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31 };//输入年月日 要加的天数cin >> y >> m >> d >>…
阅读更多...
完整教程：Java+Vue+Websocket实现OSS文件上传进度条功能

完整教程：Java+Vue+Websocket实现OSS文件上传进度条功能

引言 文件上传是Web应用开发中常见的需求之一&#xff0c;而实时显示文件上传的进度条可以提升用户体验。本教程将介绍如何使用Java后端和Vue前端实现文件上传进度条功能&#xff0c;借助阿里云的OSS服务进行文件上传。 技术栈 后端&#xff1a;Java、Spring Boot 、WebSock…
阅读更多...
【Java学习之道】GUI开发的基本概念

【Java学习之道】GUI开发的基本概念

引言 在这一章&#xff0c;我们将一起走进Java的图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;开发的世界。在你阅读完这篇文章后&#xff0c;你将能够了解什么是GUI&#xff0c;以及如何使用Java进行GUI的开发。 一、什么是GUI 首先&#xff0c;让我们来解答一个许多初学者都会…
阅读更多...
AN基础工具——变形工具

AN基础工具——变形工具

【AN基础工具——变形工具】 基本使用方法&#xff1a;任意变形工具基础动画 本篇内容&#xff1a;学会使用变形工具 重点内容&#xff1a;变形工具 工 具&#xff1a;Adobe Animate 2022 基本使用方法&#xff1a; 任意变形工具 《任意变形工具&#xff08;快捷键Q&#xff0…
阅读更多...
深度学习系列51：hugging face加速库optimum

深度学习系列51：hugging face加速库optimum

1. 普通模型 Optimum是huggingface transformers库的一个扩展包&#xff0c;用来提升模型在指定硬件上的训练和推理性能。Optimum支持多种硬件&#xff0c;不同硬件下的安卓方式如下&#xff1a; 如果是国内安装的话&#xff0c;记得加上-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.c…
阅读更多...
八大排序算法(含时间复杂度、空间复杂度、算法稳定性)

八大排序算法(含时间复杂度、空间复杂度、算法稳定性)

文章目录 八大排序算法(含时间复杂度、空间复杂度、算法稳定性)1、&#xff08;直接&#xff09;插入排序1.1、算法思想1.2、排序过程图解1.3、排序代码 2、希尔排序3、冒泡排序3.1、算法思想3.2、排序过程图解3.3、排序代码 4、&#xff08;简单&#xff09;选择排序4.1、算法…
阅读更多...
Springcloud笔记（2）-Eureka服务注册中心

Springcloud笔记（2）-Eureka服务注册中心

Eureka服务注册 Eureka作为一个微服务的治理中心&#xff0c;它是一个服务应用&#xff0c;可以接收其他服务的注册&#xff0c;也可以发现和治理服务实例。 服务治理中心是微服务&#xff08;分布式&#xff09;架构中最基础和最核心的功能组件&#xff0c;它主要对各个服务…
阅读更多...
kafka生产者发送消息报错 Bootstrap broker localhost:9092 (id: -1 rack: null) disconnected

kafka生产者发送消息报错 Bootstrap broker localhost:9092 (id: -1 rack: null) disconnected

报这个错误是因为kafka里的配置要修改下 在config目录下 server.properties配置文件 这下发送消息就不会一直等待&#xff0c;就可以发送成功了
阅读更多...
CTFHub SSRF 题目

CTFHub SSRF 题目

文章目录 CTFHub SSRF 通关教程1. 内网访问&#xff0c;伪协议利用1.1 内网访问1.2 伪协议读取文件1.3 端口扫描 2. POST请求&#xff0c;上传文件&#xff0c;FastCGI协议&#xff0c;Redis协议2.1 POST请求2.2 上传文件2.3 FastCGI协议2.4 Redis协议 3. Bypass系列3.1 URL By…
阅读更多...
Macos数字音乐库：Elsten Software Bliss for Mac

Macos数字音乐库：Elsten Software Bliss for Mac

Elsten Software Bliss for Mac是一款优秀的音乐管理软件&#xff0c;它可以帮助用户自动化整理和标记数字音乐库&#xff0c;同时可以自动识别音乐信息并添加标签和元数据。 此外&#xff0c;Bliss还可以修复音乐库中的问题&#xff0c;例如重复的音乐文件和缺失的专辑封面等…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023