速度提升60倍，气象统计分析库Sacpy你一定要下载
Sacpy, 一个快速的气候或气象数据的统计分析工具。
作者： 孟子路
e-mail: mzll1202@163.com
github: https://github.com/ZiluM/sacpy
gitee: https://gitee.com/zilum/sacpy
样例或者文档： https://github.com/ZiluM/sacpy/tree/master/examples or https://gitee.com/zilum/sacpy/tree/master/examples
pypi : https://pypi.org/project/sacpy/
版本： 0.0.9
前言
作为一个气象学学生和一个Python爱好者，经常苦恼于没有一个好的统计分析python库来加速我的日常学习和科研。正值暑假，我就自己写了一个Python库来完成比如回归（相关）计算、显著性检验等任务。
所有任务都是用Numpy和scipy的矩阵计算完成，所以速度有大幅度的提升。
目前发布的版本只是我测试好的功能，但是我个人的力量毕竟有限，所以存在许多漏洞，请大家多多提出问题。
为什么选择Sacpy?
快速！
例如，Sacpy比使用Python的传统回归分析快60倍以上（请参阅Speed test）。
为气象气候数据量身定制
与常用的气象计算库（如numpy和xarray）兼容。
安装
使用 pip 即可安装
pip install sacpy
Or you can visit https://gitee.com/zilum/sacpy/tree/master/dist to download .whl file, then
pip install .whl_file
速度测试
作为比较，我们使用xarray库中的corr函数，在使用numpy库中的corrcoef函数，scipy 库中的cdist函数，xarray库中的apply_func函数和for循环。计算50次SSTA和nino3.4之间的相关系数(see example1)所需的时间如下图所示。
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可以看出，我们比scipy cdist快四倍，比xarray.corr快了五倍,比forloop快60倍，比xr.apply_func快了110倍，比numpy.corrcoef快200倍。
而且，xarray.corr,numpy.corrcoef和scipy.cdist不能返回p值。我们可以简单地检查sacpy的pvalue属性来获得p值。
总之，如果我们想要得到p值和相关性或斜率，我们只需要选择Sacpy，比以前使用for loop快60倍。
实例
例子1
计算全球海温和Nino3.4指数之间的相关系数
import numpy as np
import scapy as scp
import matplotlib.pyplot as plt
# load sst
sst = scp.load_sst()['sst']
# get ssta (method=1, Remove linear trend;method=0, Minus multi-year average)
ssta = scp.get_anom(sst,method=1)
# calculate Nino3.4
Nino34 = ssta.loc[:,-5:5,190:240].mean(axis=(1,2))
# regression
linreg = scp.LinReg(np.array(Nino34),np.array(ssta))
# plot
plt.contourf(linreg.corr)
# Significance test
plt.contourf(linreg.p_value,levels=[0, 0.05, 1],zorder=1,
hatches=['..', None],colors="None",)
# save
plt.savefig("./nino34.png")
结果如下(详细的绘图过程见examples)
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例子2
绘制IOD与全球海温去掉Nino3.4指数影响后的偏回归系数
import numpy as np
import scapy as scp
import matplotlib.pyplot as plt
# load sst
sst = scp.load_sst()['sst']
# get ssta (method=1, Remove linear trend;method=0, Minus multi-year average)
ssta = scp.get_anom(sst,method=1)
# calculate Nino3.4
Nino34 = ssta.loc[:,-5:5,190:240].mean(axis=(1,2))
# calculate IODIdex
IODW = ssta.loc[:,-10:10,50:70].mean(axis=(1,2))
IODE = ssta.loc[:,-10:0,90:110].mean(axis=(1,2))
IODI = +IODW - IODE
# get x
X = np.vstack([np.array(Nino34),np.array(IODI)]).T
# multiple linear regression
MLR = scp.MultLinReg(X,np.array(ssta))
# plot IOD's effect
plt.contourf(MLR.slope[1])
# Significance test
plt.contourf(MLR.pv_i[1],levels=[0, 0.1, 1],zorder=1,
hatches=['..', None],colors="None",)
plt.savefig("../pic/MLR.png")
结果如下(详细的绘图过程见examples)：
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example3
What effect will ENSO have on the sea surface temperature in the next summer?
import numpy as np
import sacpy as scp
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
# load sst
sst = scp.load_sst()['sst']
ssta = scp.get_anom(sst)
# calculate Nino3.4
Nino34 = ssta.loc[:,-5:5,190:240].mean(axis=(1,2))
# get DJF mean Nino3.4
DJF_nino34 = scp.XrTools.spec_moth_yrmean(Nino34,[12,1,2])
# get JJA mean ssta
JJA_ssta = scp.XrTools.spec_moth_yrmean(ssta, [6,7,8])
# regression
reg = scp.LinReg(np.array(DJF_nino34)[:-1], np.array(JJA_ssta))
# plot
plt.contourf(reg.corr)
# Significance test
plt.contourf(reg.p_value,levels=[0, 0.05, 1],zorder=1,
hatches=['..', None],colors="None",)
# save
plt.savefig("./ENSO_Next_year_JJA.png",dpi=300)
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Same as Indian Ocean Capacitor Effect on Indo–Western Pacific Climate during the Summer following El Niño (Xie et al., 2009), the El Nino will lead to Indian ocean warming in next year JJA.
感谢
感谢南京信息工程大学朱丰教授对本项目的指导！