py#SPI实现

SPI源码定义语句，通过定义语句可以知道需要输入哪些参数以及具体的参数信息

输入参数说明：

参数	含义	数据格式	说明
values	降水量	一维numpy数组	单位不限，如果时间尺度为月，则第一个值对应初始年的1月；如果为日，则对应初始年1月1日。
scale	时间尺度	int	用于定义SPI的时间尺度
distribution	概率分布	Distribution	定义降水符合的概率分布函数，可选择"gamma"或"pearson"
data_start_year	数据开始年份	int	降水数据集开始的年份
calibration_year_initial	校正期开始年份	int	参与SPI长时间序列校正开始的年份
calibration_year_final	校正期结束年份	int	参与SPI长时间序列校正结束的年份
periodicity	时间尺度的单位	字符型	可选择'monthly'或'daily'
fitting_params	预先计算的拟合参数	Dict	通常使用默认值，Dict=none

代码：

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import numpy as np import pandas as pd from climate_indices import indices from climate_indices import compute import matplotlib.pyplot as plt   #读取降水数据 tampa=pd.read_table('tampa.txt',sep=';',header=None) tampa_pre=tampa.values[:,0]   #计算SPI #开始年份 ystr=1900 #结束年份 yend=2000 tampa_spi=indices.spi(values=tampa_pre,                       scale=3,                       distribution=indices.Distribution.gamma,                       data_start_year=ystr,                       calibration_year_initial=ystr,                       calibration_year_final=yend,                       periodicity=compute.Periodicity.monthly )

参考：

官方：https://climate-indices.readthedocs.io/en/latest/

源码：https://github.com/monocongo/climate_indices/blob/master/src/climate_indices/indices.py#L70

https://blog.csdn.net/EWBA_GIS_RS_ER/article/details/115290209