北远山村

老年之家

以前做多元统计的时候,主要关注正常数据而非极端数据的分布,极值分析刚好相反,算是给我一个新的视角,所以做了一些学习。

介绍

极值分析(Extreme value analysis, EVA),是一个主要用来估计比历史观测到的事件更加极端的事件的概率的方法,广泛用于金融、工程、气象、水文、海洋等诸多领域。

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风玫瑰图在风力发电、气象、城市规划乃至保险等领域有着广泛应用,本文简单介绍了风玫瑰图的作图过程和简要的可视化与分析思路。

风玫瑰图

风玫瑰图(wind rose plot)作为一种气象科学的专用图表,是用来定量分析气象要素中风的一种工具。同时,风玫瑰图作为风电场建设前期必不可少的步骤——“风能资源评估”的主要工具,也越来越受到能源部门的建设者和规划者的重视。在风玫瑰图的极坐标系上,每一部分的长度表示该风向出现的频率,最长的部分表示该风向出现的频率最高。风玫瑰图通常分16个方向,也有的再细分为32个方向。因图形似玫瑰花朵,故此得名。

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标准化降水和蒸散量指数(SPEI)在农业、气象、水文乃至保险等领域有着广泛应用,本文简单介绍了几种主流的干旱指数,并以SPEI为例介绍了数据的获取、处理和展示过程。

干旱指数

干旱作为一种极端气候事件和自然灾害,一直以来是造成农业损失和环境破坏的重要原因,对经济、农业、水资源、旅游乃至生态系统等不同领域造成巨大影响。

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如果说plotly提供了强大的交互式作图工具,那么我认为plotnine则是静态作图的绝佳选择(至少从现阶段和趋势来看问题不大),所以我觉得Python数据可视化掌握三个工具应该就不错了:Matplotlib, Plotly和plotnine。这个文档简单整理了一些plotnine的基本用法,方便自己学习使用。

以下内容主要参考 http://pythonplot.com/

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import pandas as pd
import numpy as np

import plotly.plotly as py
import plotly.offline as py_offline
import plotly.graph_objs as go

from plotnine.ggplot import *
from plotnine.geoms import *
from plotnine.coords import *
from plotnine.labels import *
from plotnine.data import *
from plotnine.facets import *
from plotnine.scales import *
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每次到年底,就会涌现出各种书单:“十大好书”、“十大必读”、“你看过了吗?”……明年,啊不,2019年打算认真看点书,东拼西凑地拉了个单子,不要求自己真的都读了,但愿能起到一点督促自己的作用。

瞎扯几句

原来总是吹嘘自己多么多么爱读书,领悟得多么多么快,懂得多么多么多,仔细详细,真正的读书人会把这些拿出来晒么?工作快两年了,年龄见长,见识却不见增长,意气风发不再,无端焦虑多了不少。

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保险科技已经成为保险业发展的一个热点话题,对于保险科技的发展趋势收集了一些资料,掺杂了一点自己的思考。

科技创新是保险的大势所趋

在过去40年中,保险业借改革开放之东风,抢抓机遇,以创新思路为保险业发展之根本,从摸着石头过河到以他山之石琢己之玉,不断苦练内功,走出了一条适合中国国情、民情、企情的保险发展之路,取得了可观的发展成绩。

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摘要:之前探讨过智能网联汽车的一点皮毛,这段时间先后参加了两场培训,了解到不同行业对于智能网联汽车发展的评判,对我认可的一些报告做了一点摘录和分析。

“智能网联汽车”指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、后台等)智能信息交换共享,具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能。可实现安全、舒适、节能、高效行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车,代表未来汽车产业技术发展方向和战略制高点。

广义的“智能网联汽车产业”可以理解为围绕“汽车+互联网”的相关产业,包括“车联网智能终端”、“汽车金融”、“汽车后市场”等细分领域,整个产业十分广阔,尤其是智能化和网联化,更是未来人工智能和物联网发展的重要真滴。

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