प्रेक्षण की तैयारी

اگر آپکے پاس آب وہوا کے مشاہدات ہیں، تقدیر ان سے کوائف لينے کی کوشش کریگا۔کوائف نہ ملنے کی صورت میں دوسرے ذرائع سے کوائف لےگا۔ آپ کے کوائف جےسن، سی اس وی یا دیسات کے مطابق (.WTH) ہو سکتے ہیں۔

import matplotlib.pyplot as plt

from تقدیر.ذرائع import سی_اس_وی, دیسات, جےسن
from تقدیر.مقام import مقام
from تقدیر.وسائل import وسائل_پانا

جگہ = dict(عرض=47.275, طول=-77.617, بلندی=375)
مشاہدات۱ = دیسات(وسائل_پانا('۳۶۵دن.WTG'))
مشاہدات۲ = دیسات(وسائل_پانا('۳۶۶دن.WTG'))

م = مقام(**جگہ)
کو = م.کوائف_پانا(سے='۲۰۰۳۰۱۰۱', تک='۲۰۰۴۱۲۳۱', ذرائع=[مشاہدات۱, مشاہدات۲])

روزانہ = کو.روزانہ()
روزانہ.dropna().plot(kind='line')

(Source code, png, hires.png, pdf)

आँकड़ों ढूँढने का प्रक्रिया इस तरह से हागा। सब से पहले आवश्यक जगह पर लिये गए आपके आँकड़े, उस के बाद नासा के आँकड़े और सब से ख़त्म में मर्कसिम के आँकड़े। अगर आप नहीं चाहते के अज्ञात आँकड़ों दुसरे स्रोतों से ढूँढें तो स्रोतों तूपल में देना।

from تقدیر.ذرائع import سی_اس_وی, دیسات, جےسن
from تقدیر.مقام import مقام
from تقدیر.وسائل import وسائل_پانا

مشاہدات۱ = سی_اس_وی(وسائل_پانا('روزانہ.csv'), **جگہ)
مشاہدات۲ = جےسن(وسائل_پانا('روزانہ.json'), **جگہ)
مشاہدات۳ = دیسات(وسائل_پانا('ACNM1301.WTH'))

م = مقام(**جگہ)
م.کوائف_پانا(سے='۲۰۰۰۰۱۰۱', تک='۲۰۱۷۰۱۰۱', ذرائع=(مشاہدات۱, مشاہدات۲, مشاہدات۳))

अब, अज्ञात आँकड़ों के जगह में np.nan ही होगा।

अगर आपके जेसान और सी० एस० वी० के स्तंभ के नाम तकदीर के परिवर्तनशील के नाम से अलग हैं, ता कोई मुश्किल नहीं।

मेरे_परिवर्तनशील_के_नाम = {'بارش': 'बारिश'}
सी_एस_वी('प्रेक्षण.csv', **जगह, تبديل_ستون=मेरे_परिवर्तनशील_के_नाम)

माहाना और सालाना के प्रेक्षण

अगर आपके प्रेक्षण माहाना या सालाना की रूप में हैं, और आपको रोज़ाना की रूप में आँकड़े चाहिये तो तकदीर आपके लिये रोज़ाना की रूप पर आँकड़ों बनाएगा। तकदीर दीस्सात के माहाना आँकड़ोे की संचिके (.MTH) को भी पढ़ लेता है।

مشاہدات۱ = جیسن('ماہانہ.json', **جگہ)
مشاہدات۲ = دیسات('ARPE.MTH')

م = مقام(**جگہ)
م.کوائف_پانا(سے='۲۰۰۰۰۱۰۱', تک='۲۰۱۷۰۱۰۱', ذرائع=[مشاہدات۱, مشاہدات۲])

परिदृश्य के प्रेक्षण

आम तौर पर, प्रेक्षण भूत के होते हैं। पर अगर आपके पास भविष्य के आँकड़े हैं, तो परिदृश्य के तौर पर भी प्रेक्षण बना सकते हैं। उस तरह के प्रेक्षण महत्वपूर्ण हो सकते हैं जब आपके पास आवश्य जगह की जलवायु परिवर्तन के प्रतिमान के परिनाम हैं।

from تقدیر.ذرائع import سی_اس_وی
from تقدیر.مقام import مقام

جگہ = dict(عرض=11.02, طول=76.96, بلندی=1)

مشاہدات_۲۶ = سی_اس_وی('مشاہدات.csv', **جگہ, خاکے='۲.۶')
مشاہدات_۸۵ = سی_اس_وی('مشاہدات.csv', **جگہ, خاکے='۸.۵')
م = مقام(**جگہ)

# مشاہدات_۲۶ کے کوائف ھی ملیں گے۔
م.کوائف_پانا(سے='۲۰۱۸۰۱۰۱', تک='۲۰۱۷۰۱۰۱', ذرائع=[مشاہدات_۲۶, مشاہدات_۸۵],  خاکے='۲.۶')

# مشاہدات_۸۵ کے کوائف ھی ملیں گے۔
م.کوائف_پانا(سے='۲۰۱۸۰۱۰۱', تک='۲۰۱۷۰۱۰۱', ذرائع=[مشاہدات_۲۶, مشاہدات_۸۵],  خاکے='۸.۵')