古氣候時間序列Pyleoclim是怎樣的，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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今天介紹一個用于處理古氣候時間序列分析的Python庫--Pyleoclim,擺張圖片在這里吧，介紹十分明確，我是用來分析古氣候序列數據的

要想在Python中使用Pyleoclim庫，當然首先是得安裝它了，不得不服的是，安裝實在實在實在實在是太高了，大概一個月之前我就已經嘗試安裝過了，結果都沒安裝上，難道是因為我用的winOS，具體也不清楚，但就會巨難安裝上，單獨一個geopndas前端時間就把我折磨得夠嗆了，你說安裝上gpd吧，可能也用不到很多，但是不安裝吧，那就走不通，我去他丫的呀。

Pyleoclim的安裝是需要依賴包的，具體的話呢就到官網去看看了，做好安裝不好的心理準備，我記得上一次其他依賴包都安裝好了，結果顯示fortran啥的，我那里會弄那個鬼啊

好吧，那么來看看這個用于古氣候時間序列分析的Python庫有哪些功能吧

。大概就分為了兩部分，第一是數據的預處理，比如有的古氣候數據需要去除趨勢啥的，要標準化啥的那些，預處理完成之后就進入分析環節，看下圖提供了譜分析及其顯著性檢驗，小波變換和小波相干分析及其顯著性檢驗，接著還有呢

接下來就簡單介紹一下里面的某些方法

這個是數據的標準化

這個是譜分析，默認的方法是wwz，Weighted Wavelet Z-transform。當然還有一個MTM，Multi-Taper Method，是不是很熟悉啊，騷年，這個MTM在winOS支持也不好，所以搞了一個macos來運行，但是現在可以了，通過這個庫。

顯著性檢驗

這個是小波周期分析及其顯著性檢驗，這里的檢驗一般用蒙特卡羅方法

這個是相干分析，相干，顧名思義，需要的數據長什么樣就很容易理解了，箭頭代表相位關系，相干值介于0-1之間。

想實現上面的方法嗎，雖然matlab也能實現，而且安裝很容易，但是Python現在也可以了，就是安裝煩了啊，老是安裝不上。

OK,今天的分享先到這了，有興趣的小伙伴可以嘗試安裝一下喔，安裝之前建議先把要求的依賴包安裝好，這也是最耗時的階段看完上述內容，你們掌握 古氣候時間序列Pyleoclim是怎樣的的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！

網站欄目：古氣候時間序列Pyleoclim是怎樣的
鏈接分享：http://m.newbst.com/article2/gpijic.html

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