古气候时间序列Pyleoclim是怎样的

古气候时间序列Pyleoclim是怎样的，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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今天介绍一个用于处理古气候时间序列分析的Python库--Pyleoclim,摆张图片在这里吧，介绍十分明确，我是用来分析古气候序列数据的

要想在Python中使用Pyleoclim库，当然首先是得安装它了，不得不服的是，安装实在实在实在实在是太高了，大概一个月之前我就已经尝试安装过了，结果都没安装上，难道是因为我用的winOS，具体也不清楚，但就会巨难安装上，单独一个geopndas前端时间就把我折磨得够呛了，你说安装上gpd吧，可能也用不到很多，但是不安装吧，那就走不通，我去他丫的呀。

Pyleoclim的安装是需要依赖包的，具体的话呢就到官网去看看了，做好安装不好的心理准备，我记得上一次其他依赖包都安装好了，结果显示fortran啥的，我那里会弄那个鬼啊

好吧，那么来看看这个用于古气候时间序列分析的Python库有哪些功能吧

。大概就分为了两部分，第一是数据的预处理，比如有的古气候数据需要去除趋势啥的，要标准化啥的那些，预处理完成之后就进入分析环节，看下图提供了谱分析及其显著性检验，小波变换和小波相干分析及其显著性检验，接着还有呢

接下来就简单介绍一下里面的某些方法

这个是数据的标准化

这个是谱分析，默认的方法是wwz，Weighted Wavelet Z-transform。当然还有一个MTM，Multi-Taper Method，是不是很熟悉啊，骚年，这个MTM在winOS支持也不好，所以搞了一个macos来运行，但是现在可以了，通过这个库。

显著性检验

这个是小波周期分析及其显著性检验，这里的检验一般用蒙特卡罗方法

这个是相干分析，相干，顾名思义，需要的数据长什么样就很容易理解了，箭头代表相位关系，相干值介于0-1之间。

想实现上面的方法吗，虽然matlab也能实现，而且安装很容易，但是Python现在也可以了，就是安装烦了啊，老是安装不上。

OK,今天的分享先到这了，有兴趣的小伙伴可以尝试安装一下喔，安装之前建议先把要求的依赖包安装好，这也是最耗时的阶段看完上述内容，你们掌握 古气候时间序列Pyleoclim是怎样的的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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