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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。最小的*(在某些时候)*和可重复的代码像这样运行。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()' ' '会产生这样一个简单的情节[!我想问一下如何平滑这些“线”/数据，如通过应用插值?我有点新手，期待您的帮助和回应。[1]: https://i.stack.imgur.com/LTreT.png

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\ begingroup美元我可以理解为什么有些人认为这个问题与地球科学无关，想要结束它。江南体育网页版我将这个问题解释为“一个地球科学家，可能是一个气象学家，如何分析数据并产生平滑的曲线”。我投票赞成继续开放。 \ endgroup美元
- - - - - -弗雷德
2022年8月31日17:42
\ begingroup美元谢谢!听说有些人/少数人想要关闭这个帖子，这有点不幸。我真的是在寻求帮助，因为这是与气象有关的。 \ endgroup美元
- - - - - -CGHA
2022年9月1日0点33分

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