|
, e4 N0 C% \* N. ]1 C5 H
% e( d3 c) l! ?& } O5 |2 n) b Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，并且能够把用其他语言（C/C++、Fortran）编写的代码联结在一起。Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象和海洋等地学领域的主流编程语言之一。
: @5 e% ~- y5 x5 q 本内容将聚焦Python在气象和海洋领域的使用，从Python基础使用开始，循序渐进，介绍常用的科学计算和可视化库，并结合实际，从气象海洋数据可视化到常见数据分析方法，让大家能从中借鉴学习，最终掌握python这一工作利器，助力今后的工作效率。
( Q: I4 j# k( p; F/ f8 [& w' d 【内容简述】：
H {" a' i: W$ O' D% m O
: A [5 I! X3 ?: i ( E& o* Q u G7 K7 h; Q# {) y
+ M& a& j$ B/ I, n I5 x7 M
0 e7 U9 x7 D* R0 F" q5 z 7 p8 v& z% P/ ]/ c0 l
- J& W: D- M, b' K5 N
9 x; v6 l& y" ?* u3 G7 b. N$ H; I, B9 q 2 c' b4 F, t" j# N
2 w) ~( L$ `, M& i; w
1 f6 C G3 }% |5 |+ A1 z9 z
【其它相关推荐】： MAXENT模型生物多样性生境模拟与保护区格局优化应用专题InVEST模型高级进阶及在生态系统服务供需、碳中和、论文写作等实际项目中的具体应用陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用实践技术双碳目标下基于遥感技术的碳库、碳平衡、温室气体、碳循环等多领域监测与模拟
; a# g5 p: @7 O: {: o1 i0 y$ i$ n9 D+ { ; N- ~& t V9 P/ `+ v( s
2 C4 N) } N0 Q
4 d: |7 t! ?: _) D) z# c/ U4 s
1 K3 l: w# y( K1 l `! W9 a% Y E
- L; i0 d1 J: | Z& ] | 
