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前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 时间序列 1、时间序列图 时间序列图用于可视化给定指标如何随时间变化。在这里，您可以了解1949年至1969年之间的航空客运流量如何变化。 # Import Data df = pd.read_csv( ' https://github.com/selva86/datasets/raw/master/AirPassengers.csv ' ) # Draw Plot plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80 ) plt.plot( ' date ' , ' traffic ' , data=df, color= ' tab:red ' ) # Decoration plt.ylim(50, 750 ) xtick_location = df.index.tolist()[::12 ] xtick_labels = [x[-4:] for x in df.date.tolist()[::12 ]] plt.xticks(ticks =xtick_location, labels=xtick_labels, rotation=0, fontsize=12, horizontalalignment= ' center ' ,

使用 NumPy、SciPy、Scikit-Image 和 Astropy 探索宇宙 天文学与 Python 对科学界而言，尤其是对天文学界来说，Python 是一种伟大的语言工具。各种软件包，如 NumPy 、 SciPy 、 Scikit-Image 和 Astropy ，（仅举几例） ，都充分证明了 Python 对天文学的适用性，而且有很多用例。（NumPy、Astropy 和 SciPy 是 NumFOCUS 提供资金支持的项目；Scikit-Image 是个隶属项目）。我在十几年前脱离天文研究领域，成为了软件开发者之后，对这些工具包的演进一直很感兴趣。我的很多前天文界同事在他们的研究中，使用着前面提到的大部分甚至是全部工具包。以我为例，我也曾为位于智利的超大口径望远镜（VLT）上的仪器编写过专业天文软件工具包。 最近令我吃惊的是，Python 工具包竟然演进到如此好用，任何人都可以轻松编写 数据还原 data reduction 脚本，产生出高质量的数据产品。天文数据易于获取，而且大部分是可以公开使用的，你要做的只是去寻找相关数据。 比如，负责 VLT 运行的 ESO，直接在他们的网站上提供数据下载服务，只要访问 www.eso.org/UserPortal 并在首页创建用户就可以享有数据下载服务。如果你需要 SPHERE 数据

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