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114 11 个案例把握 Python 数据可视化--美国气象钻研
自哥本哈根气象会议之后，世界日益关注气象变动和温室效应等疑问，并于会后建设了世界碳买卖市场，分阶段分批次减碳。
本试验失掉了美国 1979 - 2011 年间 NASA 等机构对美国各地日均最高气温、降雨量等数据，钻研及可视化了气象相关目的的变动法令及相互相关。
输入并执行魔法命令 %matplotlib inline， 并去除图例边框。
数据集引见： 本数据集特色包括美国 49 个州（State），各州所在的地域（Region），统计年（Year），统计月（Month），平均光照（Avg Daily Sunlight），日均最大空气温度（Avg Daily Max Air Temperature ），日均最大热指数（Avg Daily Max Heat Index ），日均降雨量（Avg Daily Precipitation ），日均地表温度（Avg Day Land Surface Temperature）。 各特色的年度区间为：
导入数据并检查前 5 行。
挑选美国各大区域的关键气象指数，经过 接口绘制指数的散布图。
从运转结果可知： 光照能量密度（Sunlight），美国全境各地域散布趋向大抵相反，均存在较为清楚的两个峰（强光照和弱光照）。
这是由于非赤道国度受地球公转影响，四季光照强度会出现出必定的周期变动法令； 从天文区位能看出，西南部光照低谷清楚低于其余三个区域； 日均最空中气温度（Max Air Temperature），美国全境各地域体现出较大差异，西南部和中西部趋向大抵相反，气温陡峭期较长，且蕴含一个清楚的尖峰；西部地域陡峭期最长，全年最高温均相对稳固；南部散布则相对更为集中； 日均地表温度（Land Surface Temperature），与最空中气温度相似，不同之处在于其高温区散布更少； 最大热指数（Max Heat Index），西部与中西部散布较为分歧，偏平和性温度，西南部热指数偏高，南部偏低； 降雨量（Precipitation），西局部明偏小，南部与西南部大抵相反，中西部相对较多。
结合天文常识做一个总结: 西南部及大少数中西部地域，属于温带大陆性气象，四季清楚，夏季闷热，降雨较多。
西部属于温带地中海气象，全年气象平和，并且枯燥少雨，夏季气象平和，最高温度相对稳固。
南部沿海一带，长年气象暖和，夏季炎热，雨水充沛。
按月计算美国各地域降雨量均值及规范偏向，以均值 ± 一倍规范偏向绘制各地域降雨量误差线图。
从运转结果可知： 在大少数夏季月份，西部地域降雨量远小于其余地域； 西部地域夏季月降雨量高于夏季月； 中西部地域是较为典型的温带大陆性气象，秋冬降雨逐渐缩小，春夏降雨逐渐升高； 南部地域倾向陆地性气象，全年降雨量相对平均。
须要装置joypy包。
日均最高气温变动趋向 经过 joypy 包的 joyplot 接口，可以绘制带沉积效应的直方散布曲线，将 1980 年 - 2008 年的日均最高温度按每隔 4 年的方式绘制其散布图，并标注 25%、75% 分位数。
从运转结果可知： 1980 - 2008 年区间，美国全境日均最高温度散布的高温区正逐渐升高，同时高温区正逐渐降落，散布更趋向于集中； 1980 - 2008 年区间，美国全境日均最高温度的 25% 分位数和 75% 分位数有大批偏离但并不清楚。
日均降雨质变动趋向 雷同的方式对降雨量数据启动解决并检查输入结果。
挑选出加州和纽约州的日均降雨量数据，经过 接口绘制降雨量各月的散布图。
从运转结果可知： 加州地域降雨量多集中在 0 - 1 mm 区间，很少出现大雨，相比而言，纽约州则显得雨量充沛，日均降雨量散布在 2 - 4 mm 区间。
直方图在沉积效应下会被笼罩大少数细节，同时表白聚合、团圆效应的箱线图在此类疑问上或者是更好的选用。 经过 接口绘制加州和纽约州全年各月降雨量散布箱线图.
从箱线图上，咱们可以明晰地对比每个月两个州的降雨量散布，既可以看到集中水平，例如七月的加州降雨量集中在 0.1 - 0.5 mm 的窄区间，说明此时很少会有大雨；又可以看到团圆状况，例如一月的加州，箱线图箱子（box）部扩散布较宽，且上方 10 mm 左右存在一个团圆点，说明此时的加州或者偶然地会出现大到暴雨。
视觉上更为好看且简洁的是摆动的误差线图，试验 「美国全境降雨量月度散布」 将一切类别标签的 x 位置均放于同一处，造成误差线高度重合。
可经过调理 x 坐标位置将须要对比的序列紧凑排布。
从输入结果可以看出，加州夏季的降雨量不确定更强，每年的的十一月至次年的三月，存在降雨量大，且降雨量存在忽多忽少的现象（误差线长）。
下面的试验均在钻研单变量的散布，但经常性地，咱们宿愿知道恣意两个变量的联结散布有怎么的特色。
核密度预计， 是钻研此类疑问的关键方式之一， 接口经过高斯核函数计算两变量的核密度函数并以等高线的方式绘制核密度。
从运转结果可知： 加州在高温区和低降雨期存在一个较为清楚的高密度散布区（高温少雨的夏季）； 纽约州在高温及高温区均存在一个高密度的散布区，且在不同温区降雨量散布都较为平均。
将美国全境的降雨量与空气温度经过 2d 接口可视化。
从运转结果可知： 美国全境最高密度的日均高温温度区域和降雨量区间区分为，78 F （约等于 25 C）和 2.2 mm 左右，属于相对温馨的生存气象区间。
美国全境降雨量与空气温度的相关-核密度预计 在下面试验基础上，在 x， y 轴上区分经过 接口绘制核密度预计的一维散布图，可在一张绘图平面上同时失掉联结散布和单变量散布的特色。
美国全境降雨量与空气温度的相关-散点散布和直方散布 接口经过栅格的方式，将单变量散布用子图的方式启动区分绘制，同时经过散点图启动双变量相关的展现，也是一种较好的展现数据散布的方式。
下面两个试验钻研了双变量散布的可视化，以下钻研 3 变量聚合结果的可视化。
经过 接口可成功对透视数据的可视化，其原理是对透视结果的值赋予不同的色彩块，以可视化其值的大小，并经过色彩条工具量化其值大小。
下面的两个试验可视化了各州随年份日均最高温度的中位数变动趋向，从图中并未看出有较为清楚地变动。
以下经过 t 测验的方式检查统计量能否有清楚性差异。
_ind 接口可以输入 1980 年 与 2010 年关键气象指数的清楚性测验统计量及 p 值。
从运转结果可以看出： 测验结果拒绝了降雨量相等的原假定，即 1980 年 与 2010 年两年间，美国降雨量是不同的，同时没有拒绝日均日照、日均最大气温两个变量相等的原假定，说明气温未出现清楚性变动。
气象变动或者对心思肥壮发生宽泛影响
博士说，“气象变动或者会对心思肥壮发生令人吃惊的宽泛影响，这是由于气象变动既是心思肥壮危机的根源，又是“要挟倍增器”，这象征着它会使现有的心思肥壮疑问变得更糟，”Lise Van Susteren博士说，一位公家执业的精气病医生和哈佛陈氏公共卫生学院肥壮与世界环境核心顾问委员会成员。Van Susteren昨天（2月16日）在气象与肥壮会议上谈到了气象变动与心思肥壮之间的咨询，来自公共卫生组织、大学和提倡集团的专家汇集，集中探讨气象变动对肥壮的影响。Van Susteren说，【气象变动影响肥壮的5种方式】
例如，钻研人员记载了极其气象和天气事情与更高水平的侵略性之间的咨询。2013年宣布在《迷信》杂志上的一项钻研发现，气温升高和极其降雨与团体之间和个体之间抵触水平的参与无关，她说：
一个或者的解释是温度升高和攻打性之间的咨询是，温度升高会参与体内肾上腺素的水平，这或者有助于攻打性，Van Susteren通知《生存迷信》。
在她的演讲中，Van Susteren也强调了空气污染水平的回升与神经和精气疾病的高危险之间的咨询。
她说，当一团体吸入空气污染发生的颗粒物时，这种物质会进入一团体的嗅觉神经并惹起神经炎症。
神经炎症与一切年龄组的疾病都有咨询，包括老年聪慧症和认知阻碍。
一个疑问是但是，须要钻研的是，这种神经炎症能否也会造成更多的传统精气疾病，如焦虑和抑郁，Van Susteren通知Live Science。
美国心思学协会的“KDSPE”“KDSPs”报道说，当孕妇泄露于空气污染物时，Van Susteren说，他们的孩子更容易出现焦虑和抑郁症状，此外，钻研标明，在空气品质不好的日子里，恐慌症发作的急诊室和自杀要挟的平均人数更高，Van Susteren说。
一切气象变动对肥壮的影响都可以在钻研中轻松量化。
”她说：“不是一切关键的事情都能被计算在内。
她说，相反，气象变动的“潜在”影响或者在社会层面上形成难以克制的心思压力。
在一个案例中，澳大利亚一名17岁的男孩因气象变动而患上了重大的疾病，最后住进了医院，Van Susteren说。
治疗他的医生在2009年宣布在《澳大利亚和新西兰精气病学杂志》（Australian and New Zealand Journal of Psychiatry）的报告中称他的病情为“气象变动妄想症”。
这个男孩拒绝喝水，由于他置信水会造成这个干旱国度数百万人死亡。
在她的演讲中，Van Susteren强调了对气象变动采取执行的必要性；假设不采取执行，她说，它也会对其余孩子的心思肥壮发生深远的影响。
最后宣布在《生命迷信》杂志上。
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