这篇文章主要介绍了Python中计算三角函数之cos()方法的使用简介,是Python入门的基础知识,需要的朋友可以参考下
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cos()方法返回x弧度的余弦值。
语法
以下是cos()方法的语法：
cos(x)
注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。
参数
x
--
这必须是一个数值
返回值
此方法返回-1
到
1之间的数值，它表示角度的余弦值
例子
下面的例子展示cos()方法的使用
?
1
2
3
4
5
6
7
8#!/usr/bin/python
import
math
"cos(3)
:
",
math.cos(3)
"cos(-3)
:
",
math.cos(-3)
"cos(0)
:
",
math.cos(0)
"cos(math.pi)
:
",
math.cos(math.pi)
"cos(2*math.pi)
:
",
math.cos(2*math.pi)
当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：
?
1
2
3
4
5cos(3)
:
-0.9899924966
cos(-3)
:
-0.9899924966
cos(0)
:
1.0
cos(math.pi)
:
-1.0
cos(2*math.pi)
:
1.0
在python中，有一个math module，你可以import math，里面有math.sin(), math.cos(), math.asin()和math.acos()四个函数。相信你也知道asin和acos的意思，就是arcsin和arccos。有了这四个函数你就可以求函数值和角度了。但是要注意括号里面填的数值，要用弧度制。
Python的三角函数sin()，输入参数必须是弧度，所以要把角度变换为弧度
import math
# .... 输入度数到 degrees 变量....
# 例子里用 30度计算
degrees=30
radians = degrees * math.pi / 180.0
value = round( math.sin(radians), 4)
print(value)
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。
