数值计算的常用方法名称

A. Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法

对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。
按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：

在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据，那么

需要特别注意的是，气象数旅野埋据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan
因此，当数据存在缺测数据时，通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平脊态均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。
另外，

也可以直接将a中缺失值全部填充为0。

np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()

在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()

其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可。

皮尔逊相关系数：

相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：

这个函数缺点和有点拆蚂都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：

slop: 回归斜率
intercept：回归截距
r_value： 相关系数
p_value： P值
std_err： 估计标准误差
直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。

B. 平均数有哪几种计算方法

1、算术平均数

算术平均数也成均值，是最常用的平均指标。它的基本公式形式是总体标志总量除以总体单位总量。在实际工作中，由于资料的不同，算术平均数有两种计算形式：即简单算术平均数和加权算术平均数。

⑴简单算术平均数适用于未分组的统计资料，如果已知各单位标志值和总体单位数，可采用简单算术平均数方法计算。

⑵加权算术平均数适用于分组的统计资料，如果已知各组的变量值和变量值出现的次数，则可采用加权算术平均数计算。

加权算术平均数的大小受两个因素的影响：其一是受变量值大小的影响。其二是各组次数占总次数比重的影响。在计算平均数时，由于出现次数多的标志值对平均数的形成影响大些，出现次数少的标志值对平均数的形成影响小些，因此就把次数称为权数。

在分组数列的条件下，当各组标志值出现的次数或各组次数所占比重均相等时，权数就失去了权衡轻重的作用，这时用加权算术平均数计算的结果与用简单算术平均数计算的结果相同。

2、调和平均数

调和平均数是总体各单位标志值倒数的算术平均数的倒数，又称为倒数平均数，由简单调和平均数和加权调和平均数。

3、几何平均数

几何平均数是n个变量值乘积的n次方根。在统计中，几何平均数常用于计算平均速度和平均比率。几何平均数也有简单平均和加权平均两种形式。

(2)数值计算的常用方法名称扩展阅读

平均数非常明显的优点之一是，它能够利用所有数据的特征，而且比较好算。另外，在数学上，平均数是使误差平方和达到最小的统计量，也就是说利用平均数代表数据，可以使二次损失最小。

因此，平均数在数学中是一个常用的统计量。但是平均数也有不足之处，正是因为它利用了所有数据的信息，平均数容易受极端数据的影响。

例如，在一个单位里，如果经理和副经理工资特别高，就会使得这个单位所有成员工资的平均水平也表现得很高，但事实上，除去经理和副经理之外，剩余所有人的平均工资并不是很高。这时，中位数和众数可能是刻画这个单位所有人员工资平均水平更合理的统计量。

中位数和众数这两个统计量的特点都是能够避免极端数据，但缺点是没有完全利用数据所反映出来的信息。由于各个统计量有各自的特征，所以需要我们根据实际问题来选择合适的统计量。

C. 在体育统计中有哪些常用的研究方法

研究方法
2.1 文献资料法；
通过对现有文献资料的查阅、分析和筛选，首先确定了参数统计、非参数统计、多元统计分析方法及数值计算方法四大类内容，每一类中再细分为若干种方法（见下页表一），并对它们逐一进行甄别、测试和数据验证。
2.2 面向对象的程序设计方法（OOP）；
体育常用数据分析处理方法通常数据传输( 数据输入、数据输出)量大、计算过程有的简单有的繁杂、计算结果数据常常成批产生，采用面向对象的程序设计方法（OOP），充分应用可视化技术，将体育领域中最常用的一些数据分析处理方法开发为在Windows下运行的全中文界面的“傻瓜”型实用软件。
2.3 系统分析法
按照软件工程学的思想对系统作结构化分析（SA），建立开发文档，列出数据流图，最后利用Visual Basic编程技术开发、调试，完成软件后期制作。
3. 结果与分析
以VB为软件开发工具，筛选了体育训练、科研中最常用的参数统计、非参数统计、多元统计、数值计算方法等四大类共60多个，在Windows上平台开发为全中文界面“傻瓜”型多功能实用软件：可为运动训练中的有关数据作量化分析，可为体育科研人员提供一个分析处理数据的实用工具，也可为高校开设相关课程的课堂教学、学生上机实习作教学辅助软件。软件的特点是：将四大类实用方法封装在四个功能模块中，使不熟悉各种体育用数据处理方法的体育专业人员可以在电脑上应用参数统计、非参数统计、多元统计、数值计算方法解决问题。
3.1 参数统计模块
参数统计方法用来估计总体的某一参数（例如总体平均数、标准差等），或是检验总体参数是否不同。因此，需要明确样本所来自的总体的分布或对此分布做出假设，而总体分布的特征是通过总体参数来决定的。本模块包括了体育统计中具有数字特征、量化分析的一些概念和常用方法，在实际应用中由于很难掌握总体的全部情况，
只能根据样本计算出相应的数字特征值来估计它，评分方法、差异的显着性检验、相关分析、回归分析等都是本模块中的重要内容。
3.2 非参数统计模块
非参数统计方法适用于未知分布的资料，所以应用范围广、方法简便。体育活动中未知分布的资料很多，对于那些只分`等级、只排名次或只用二值逻辑(例如只有成功/失败、正确/错误、阳性/阴性等两种结果)表示的资料的分析与处理，常常使用非参数统计方法。本模块包括了体育统计中具有非数字特征、定性分析的一些概念和常用方法，如各种检验方法、作图法、相关分析、权重回归等。
3.3 多元统计分析模块
多元统计分析是研究分析多个因素(变量或指标)之间关系的统计方法，体育领域中应用广泛，模块中包含了9种共计17个常用的多元统计方法，是体育科研和教练员分析问题、处理数据的主要方法和手段。
3.4 数值计算方法模块
数值计算方法近年来开始应用于运动生物力学分析、体育系统仿真技术研究等，按照“针对实际问题→抽象数学模型→确定数值计算方法→程序设计→上机处理出结果”的模式，模块中包括了函数插值、曲线拟合、数据平滑等三类数值处理方法。
对于上述四个模块中每一种数值方法，软件中配备了“例题演示”(如图一)和详尽的“使用说明”(如图二)；如果用户对所选用的方法不是很熟悉，那么可先浏览一下软件为该方法配备的例题演示，通过例题，用户可以了解该方法输入/输出哪些初始数据（如图三）、中间结果和最后结果（如图四）。如果用户希望了解所用的方法的初始数据如何操作？有无参数需现场输入等，可阅读相应的“使用说明”，它会详尽地告诉用户这一切。
针对体育科研和训练的特点，为使软件的板块结构清晰、数据流畅、每个数值处理方法自成一体，软件中使用了多文档界面（MDI，Multiple Document Interface）即多窗体结构，选择数值方法的主菜单由父窗体控制，每个方法各自为一个子窗体，子窗体被包含在父窗体中，父窗体为每个子窗体提供工作空间。针对每个子窗体上的某一种方法，分别设置了“使用说明”、“初始数据录入”、“数值计算”、“ 打印输出”、“清窗口”和“返回主菜单”等六个功能块，这样，用户在处理数据时，需要做哪项工作，只需用鼠标点击相应的按钮就可以了。
4. 结束语
数据处理分析方法目前已广泛应用到体育科研和训练的许多领域，随着计算机的进一步普及和软件开发技术的“平民化”，开发一些体育常用的数据处理分析方法实用软件是必要、可行的，它为计算机数值处理技术在体育领域内开辟了一个应用窗口；
体育训练、科研中量化模型的研究，计算机数值方法是量化分析的最有效工具，软件的开发研制将数据处理分析方法实用化，为获取准确的量化数据提供了一种简捷、快速、有效的手段；
软件中的部分内容从一九九六年开始在国内推广应用，在体育领域取得了较好的社会效益和经济效益。

D. 计算物理学中常用的数学方法有哪些

计算物理学是一门新兴的边缘学科。利用现代电子计算机的大存储量和快速计算的有利条件，将物理学、力学、天文学和工程中复杂的多因素相互作用过程，通过计算机来模拟。如原子弹的爆炸、火箭的发射，以及代替风洞进行高速飞行的模拟试验等。
理论物理是从一系列的基本物理原理出发，列出数学方程，再用传统的数学分析方法求出解析解，通过这些解析解所得到的结论和实验观测结果进行对比分析，从而解释已知的实验现象并预测未来的发展。
随着计算机技术的飞速发展和计算方法的不断完善，计算物理学在物理学进一步发展中扮演着越来越重要的不可替代的角色，计算物理学越来越经常地与理论物理学和实验物理学一起被并称为现代物理学的三大支柱。很难想象一个21世纪的物理系毕业生，不具备计算物理学的基本知识，不掌握计算物理学的基本方法。
它主要包括在传统物理课题中常用的数值计算方法(如偏微分方程的数值求解方法、计算机模拟方法中的随机模拟方法-蒙特卡罗方法和确定性模拟--分子动力学方法以及神经元网络方法)以及计算机符号处理等内容。

E. 数据分析的方法有哪些

一、数据分析方法及步骤

1. 数据清理：收集的原始数据通常需要清洗和转换以便有效分析，数据清理主要包括完整性检查、格式转换、缺失值处理、异常值处理等。

2. 数据可视化：通过数据可视化，可以将复杂的数据变得更加直观和易于理解，可视化数据分析技术包括柱状图、折线图、饼图、散点图、平行坐标图等。

3. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中查找隐藏信息的技术，常用的数据挖掘技术有关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。

4. 统计推断：统计推断通常用来从样本数据中推断总体情况，常用的统计推断方法包括卡方检验、t检验、线性回归分析等。

5. 机器学习：机器学习是一种从数据中学习规律，并预测未知数据的一种技术，常用的机器学习方法包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、K-means聚类等。

二、比如t检验

t检验是一种常用的假设检验方法，可以用来检验一个样本的平均值是否与总体平均值相同。举个例子，假设一家公司想要知道女员工的平均工资是否与整个公司的平均工资相同，于是他们抽取了20名女员工的工资数据，然后计游庆算出了女员工的平均工资。接下来，他们使用t检验来检验女员工的平均工资是否与整个公司的平均工资相同。首先，他们需要计算样本的t统计量，然后计算出p值，最后根据p值来判断他们的假设是否成立。如果p-value小于某个显着性水平（通常设定为0.05），则可以拒绝原假设，即女员工的平均工资与整个公司的平均工资不相同。

三、比如卡方检验

卡方检验是一种常用的独立性检验方法，可以用来检验两个变量之间是否存在独立性。举个例子，假设一家公司想要知道员工的性别是否与部门之间存在独立性。于是他们抽取了200名员工，并分别记录了他们的性别和部门信息。接下来，他们使碧磨举用卡方检验来检验员工的性别是否与部门独立。首先，他们需悔碧要构建一个2X2的混淆矩阵，然后计算出卡方统计量，最后根据卡方统计量计算出p值，然后根据p值来判断他们的假设是否成立。如果p-value小于某个显着性水平（通常设定为0.05），则可以拒绝原假设，即员工的性别与部门不独立。

四、比如线性回归分析

线性回归分析是一种常用的数据分析方法，可以用来预测一个样本的数值型输出变量，可以用来研究两个或多个变量之间的关系。举个例子，假设一家公司想要知道员工工资水平与工作年限之间的关系，于是他们抽取了100名员工的工资和工作年限的数据，然后使用线性回归分析来探究这两个变量之间的关系。首先，他们需要计算出拟合函数的参数，然后评估拟合模型的精度，最后根据拟合模型的精度来判断两个变量之间的关系。如果精度高，则可以认为员工工资水平与工作年限之间存在一定的关系。

五、数据分析的一些方法论和工具

1. SWOT分析：SWOT分析是一种综合考虑企业内外环境的分析方法，通过识别企业内部的优势和劣势，以及外部的机会和威胁，可以帮助企业制定有效的战略。

2. 波士顿矩阵：波士顿矩阵是一种用于识别企业可利用的产品和市场的工具，可以帮助企业确定其市场营销策略。

3. PEST分析：PEST分析是一种评估企业外部环境的综合分析方法，可以帮助企业识别政治、经济、社会和技术四个外部环境要素中的机会和威胁。

4. 生命周期分析：生命周期分析是一种用于评估产品或服务在市场上的表现情况的工具，可以帮助企业制定更有针对性的营销策略。

5. 五力分析：五力分析是一种评估企业所处的市场环境的工具，可以帮助企业了解其市场的竞争态势，并制定更有效的策略。