我已经从UoW数据库中获取了一个高空探测数据，目前正在使用MetPy在几个站点上计算布伦特-维萨拉频率(目前是“平方”频率)，用于一些基本的天气预报目的。
最小(在某一时刻)可复制的代码是这样运行的
进口metpy。作为mpcalc导入matplotlib。Pyplot作为PLT导入numpy作为np从datetime导入datetime从metpy。from siphonon .simplewebservice.wyoming import WyomingUpperAir stations = ['RPLI'， 'RPUB'， '98433'， 'RPMP'， 'RPVP'， 'RPMD'] #6 stations station_data = {} date = datetime(2016, 8,14,0) for station in stations: print(f' getting {station}') df = pandas_dataframe_to_unit_arrays(WyomingUpperAir。Request_data (date, station)) df['theta'] = mpcalc。Potential_temperature (df['pressure']， df['temperature']) df['bv_squared'] = mpcalc。Brunt_vaisala_frequency_squared (df['height']， df['theta']) station_data[station] = df mean_bv = [] for站中站:df = station_data[station] keep_idx = (df['height'] >= 1000 * units.m) & (df['height'] <= 5 * units.km) mean_bv.append(np.mean(df['bv_squared'][keep_idx]).m) plt。title(“大气稳定性”)plt.plot(mean_bv) plt.show()是什么产生了这样一个简单的图
我想问一下如何平滑这些“线”/数据，如应用插值?我有点新手，期待您的帮助和回应。
