在第一部分，我们用GEV分布对北京的年最高气温进行了拟合。在这一部分，我们将采用更多的分布进行拟合，并采用KS检验选择其中最优的一个。

读取数据

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import pandas as pd
import numpy as np
from plotnine.ggplot import *
from plotnine.qplot import *
from plotnine.geoms import *
from plotnine.coords import *
from plotnine.labels import *
from plotnine.facets import *
from plotnine.scales import *
from plotnine.themes import *

%matplotlib inline

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。

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。

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。

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 *

最近刚开始学习Plotly的Python库，发现官方提供的Cheat Sheet也存在些小问题，整理了一下比较基本的命令，方便学习和使用。

预备工作

安装plotly包和插件

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。

地理空间数据库介绍

基本概念

虽然早早就听说了GIS，但是对于地理学、GIS的基本概念还是需要认真学习。

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。

一直很喜欢地理，中学的时候就听说了GIS，阴差阳错之下，今天居然与它打起了交道。毕竟不是专业做这个的，所以找了一本书《Mastering Geospatial Analysis with Python》，按部就班学点新东西。