文件名称：hydropy:水文定向时间序列分析
文件大小：4.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-05 13:02:57
JupyterNotebook
透水的 以水文为导向的时间序列分析。 该软件包旨在简化水文数据的收集和分析。 在Jupyter笔记本中使用HydroPy并保存分析，以便您可以重新创建过程并与他人共享。 Hydropy利用Numpy和Pandas的功能快速处理大型数据集。 Matplotlib和Seaborn内置于Hydropy，可让您快速轻松地创建可用于发布的图表。 在笔记本中尝试Hydropy： 例子： # Recession periods in June 2011: myflowserie . get_year ( '2011' ). get_month ( "Jun" ). get_recess () # Peak values above 90th percentile for station LS06_347 in july 2010: myflowserie['LS06_347'].get_y
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hydropy-master
----.gitignore(688B)
----setup.cfg(22B)
----Additional_Features.ipynb(197KB)
----hydropy()
--------storm.py(10KB)
--------flowanalysis.py(23KB)
--------exceptions.py(2KB)
--------baseflow.py(2KB)
--------reading_third_party_data.py(10KB)
--------ipython.py(3KB)
--------__init__.py(2KB)
--------old_tests.py(2KB)
----Analyze_USGS_data.ipynb(83KB)
----hydropy_tutorial.ipynb(600KB)
----README.rst(3KB)
----IPython_functions.ipynb(7KB)
----hydropy_tutorial.slides.html(678KB)
----tests()
--------test_exceptions.py(399B)
--------test_baseflow.py(925B)
--------__init__.py(24B)
--------test_flowanalysis.py(1KB)
--------test_reading_third_party_data.py(7KB)
--------test_storm.py(235B)
----CONTRIBUTING.rst(3KB)
----environment.yml(1KB)
----docs()
--------make.bat(7KB)
--------includeme.rst(27B)
--------conf.py(8KB)
--------index.rst(488B)
--------Makefile(7KB)
----LICENSE(1KB)
----MANIFEST.in(286B)
----travis_pypi_setup.py(4KB)
----setup.py(1KB)
----.travis.yml(1KB)
----tox.ini(334B)
----AUTHORS.rst(169B)
----data()
--------FlowData(10.71MB)
--------recession.png(68KB)
--------RainData(12.04MB)
--------peaks.png(36KB)
--------storms.png(78KB)