当我们使用一个线性回归模型时，通常这个模型是在很大假设的前提下才有一个很好的结果：其中，对于第四点，说明了数据应该符合一个高斯分布，如下所示：可能你使用的数据并不是一个完美的高斯分布，也无法处理为一个完美的高斯分布，但是并不意味着你不去尝试，下面介绍如何处理偏态数据。为了避免机器学习模型的能力不被影响，应该对偏态数据进行处理，处理为一个近似标准正态分布，处理的方法取决于数据的特征。log转换 可能

linux下使用.csh脚本自动化下载GFS气象数据。

如何在Linux 环境下安装tensorflow的gpu版本，记录安装的过程。

简单记录一下计算散度的方法，方便以后查找复制包括三种计算方式，。其中，numpy和metpy的方法进行了比较，结果比较一致。windspharm的方法里面包含了两种方法， 一致是直接调用函数实现，另一个是先计算梯度再相加。使用windspharm最简单，缺点就是需要使用全球的数据作为输入，而且在Linux上安装，我这里用的是模式数据就没去和metpy和numpy进行验证，只是记录作为一种方法。比较

不稳定理论判别方法：气块法标准波形法大尺度不稳定惯性不稳定机制 ：绝对涡度的水平变化（<0）输入假定条件：f平面近似正压背景场压力不变满足地转平衡扰动满足惯性流正压不稳定条件： 绝对涡度水平切边存在极值时假定：- β平面近似- 正压- 无辐散- 流体满足二维海水运动方程Rossby波正压不稳定的原因- 背景流为常数时，绝对涡度不变，无法从基本流中获取能量斜压不稳定机制： 动能向位能的转换条件

【代码】python - 无法正常显示xlabel / ylabel。

使用python ，封装绘图函数，绘制多个子图，并且为每一个子图添加一个小地图，以中国南海为例。

python 如何在地图上绘制矩形框通过官网的一些示例，对于处理海洋上的数据时，在地图上绘制矩形框，只需要增加一下投影，然后根据经纬度设置你的范围即可。matplotlib.patches.Rectangle官网说明matplotlib.patches.Rectangle(xy, width, height, angle=0.0, **kwargs)[source]从函数可以看出来，主要就是设置（

python 选取colormap中部分范围

海气相互作用知识点整理海气相互作用1、海气能量循环**名词解释****流体运动学****向量运算**高斯定理：斯托克斯定理：流线：流函数：开尔文定理：热成风关系：==雷诺数==:==罗斯贝数：====埃克曼数==：理查德森数:**3大气环流概论:****三圈环流：****哈德莱环流：**热带辐合带:热带大气环流理论:3、大气环流概论**全球风场和埃克曼泵压**4、海洋环流基础5、海气边界层理论6、