bgcrogo数据质量控制的python库
bgcArgoDMQC的Python项目详细描述
阿尔戈加拿大BGC质量控制
免责声明
此代码正在very活动开发中。可以使用此代码（甚至鼓励使用），但可能会抛出错误、以不希望的方式行为等。也鼓励提交问题以帮助开发！在
安装前请在活页夹中试用！在
安装
建议通过conda forge频道通过以下命令进行安装：
conda install -c conda-forge bgcArgoDMQC
该包也可以通过python包索引https://pypi.org/project/bgcArgoDMQC/获得，安装时使用：
^{pr2}$一般说明
溶解氧数据质量控制函数库。
主要基于SOCCOM BGC Argo QC methodsmatlab中的程序使用
NCEP
或World Ocean Atlas数据到
计算氧气增益
（Johnson et al. 2015）。在
bgcArgo依赖项
- 必须在
python3.4或更高版本上运行，python2.x不支持（使用pathlib，在python版本3.4中引入） - TEOS-10包gsw，但也将与seawater包一起工作，尽管它被弃用而支持gsw
- netCDF4模块，用于
.nc文件 - pandas是必需的（强烈推荐您满足所有数据科学需求！）在
- seaborn是推荐的，但不是必需的，因为会有一些减少的（非必要的）功能
- cmocean也推荐用于更好的绘图，但不是必需的
基本功能
尽管bgcArgo模块中的函数可能在其他情况下使用，但大多数功能都在两个类中，profiles用于典型的概要文件，sprof用于合成概要文件。在
importbgcArgoasbgc# setup for your system - these directories need to already exist!argo_path='your/argo/data/path'# where to save Argo datancep_path='your/ncep/data/path'# where to save NCEP reanalysis datawoa_path='your/woa18/data/path'# where to save WOA data# download the data - this can take some time depending on connection# Argowmos=[4902481,6902905]forwinwmos:bgc.io.get_argo(w,local_path=argo_path)# NCEPbgc.io.get_ncep('pres',local_path=ncep_path)bgc.io.get_ncep('land',local_path=ncep_path)# WOAbgc.io.get_woa18('O2sat',local_path=woa_path)# tell the package where to look for databgc.set_dirs(argo_path=argo_path,ncep_path=ncep_path,woa_path=woa_path)# load data for the first 10 profiles for two floatsflts=bgc.profiles(wmos,cycles=list(range(1,11)))df=flts.to_dataframe()>>>print(df)# load a synthetic profilesyn=bgc.sprof(4902481)# plot a time vs. depth section for the top 500mg1=syn.plot('cscatter',varname='DOXY',ylim=(0,500))# plot the first 10 profiles for temperature, practical salinity, oxygeng2=syn.plot('profiles',varlist=['TEMP','PSAL','DOXY'],Ncycle=1,Nprof=10,ylim=(0,500))# calculate gains in-air and using saturation datainair_g=syn.calc_gains()surf_g=syn.calc_gains(ref='WOA')>>>print(f'Mean in-air gain: {np.nanmean(inair_g):.2f}')>>>print(f'Mean in-water gain: {np.nanmean(surf_g):.2f}')
上述代码将生成以下输出和绘图：
CYCLE SDN WMO LATITUDE ... DOXY_ADJUSTED DOXY_ADJUSTED_QC O2Sat O2Sat_QC 0 1.0 17921.627083 6902905 -52.503939 ... NaN 4.0 NaN 4.0 1 1.0 17921.627083 6902905 -52.503939 ... NaN 4.0 NaN 4.0 2 1.0 17921.627083 6902905 -52.503939 ... NaN 4.0 NaN 4.0 3 1.0 17921.627083 6902905 -52.503939 ... NaN 4.0 NaN 4.0 4 1.0 17921.627083 6902905 -52.503939 ... NaN 4.0 NaN 4.0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 30545 10.0 18151.225694 4902481 55.530190 ... NaN 4.0 82.866123 3.0 30546 10.0 18151.225694 4902481 55.530190 ... NaN 4.0 82.660113 3.0 30547 10.0 18151.225694 4902481 55.530190 ... NaN 4.0 82.495289 3.0 30548 10.0 18151.225694 4902481 55.530190 ... NaN 4.0 82.368619 3.0 30549 10.0 18151.225694 4902481 55.530190 ... NaN 4.0 82.078116 3.0 Mean in-air gain: 1.31 Mean in-water gain: 1.04
版本历史记录
0.1:2020年4月20日-初始创建
0.2:2020年5月13日-最终用户使用模块的方式发生重大变化，向更面向对象的方向转变，创建argo类
0.2.1:2020年6月23日-现在需要熊猫，这使得全球指数的读取变得更加容易和高效
0.2.2:2020年8月28日-删除pylab依赖项（matplotlib的一部分），构建并上传到PyPI，构建conda forge recipe
0.2.3-0.2.6:2020年9月3日-更新以通过对conda forge请求的所有检查，并在PyPI上更新
0.2.7-0.2.8:2020年9月29日-PyPI和PR重纺至conda原料
0.2.9:2020年11月9日-名称变更为bgcArgoDMQC，过去一个月的其他各种更新
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