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wetterdienst

开源Python库用于获取和处理多源天气数据

Wetterdienst是一个开源Python库,用于获取和处理多个气象机构的开放天气数据。它提供简单的API接口,支持气象站点查询、数据筛选和格式转换等功能。该库还包含命令行工具、Web API和数据可视化组件,可用于气象分析和气候研究。Wetterdienst旨在简化天气数据的访问和处理流程,提高数据获取和分析效率。

Home-Assistant-wundergroundpws - 个人气象站集成 精准天气数据与预报
GithubHome AssistantPWSWeather Underground天气监测开源项目自定义集成
Home-Assistant-wundergroundpws是一个为Home Assistant用户设计的Weather Underground个人气象站集成项目。它提供原生天气实体和多种天气传感器,支持基于站点ID的实时天气数据和基于地理坐标的天气预报。该集成允许多实例配置,可调整数据精度和语言,并支持自定义预报传感器。它提供温度、湿度、风速等多项气象指标,适合需要精确本地天气信息的应用场景。
awips2 - 开源气象数据分析与可视化软件包
AWIPSGithubUnidata可视化开源项目数据处理气象软件
AWIPS(Advanced Weather Interactive Processing System)是NSF Unidata开发的开源气象软件包,面向研究和教育机构的非商业版本。它通过LDM客户端从IDD统一获取数据,支持多种格式的解码和存储。AWIPS提供CAVE和python-awips两种可视化框架,用于数据解码、显示和分析。该软件为气象研究和教育提供强大工具支持,可免费下载使用,并支持通过云服务器访问EDEX数据。
wxee - 整合 Earth Engine 和 xarray 的时间序列数据处理库
Earth EngineGithubwxeexarray开源项目数据处理时间序列
wxee是一个Python库,旨在整合Google Earth Engine的数据处理能力和xarray的灵活性。它简化了网格化中尺度时间序列数据的处理流程,包括数据处理、聚合、下载和导入。该库支持将Earth Engine图像集合转换为xarray或GeoTIFF格式,并提供气候异常分析、时间聚合、插值、平滑和缺失值填充等功能。通过并行处理,wxee加快了数据下载速度,为地球观测数据的处理和分析提供了高效便捷的解决方案。
open-meteo - 全球开源天气预报API 无需密钥 免费使用
GithubOpen-Meteo免费天气API开源开源项目预报数据
Open-Meteo提供开源天气API,支持非商业用途的免费访问。全球天气模型分辨率达11公里,欧美地区每小时更新。功能包括16天逐时预报、80年历史数据、海洋和空气质量预报等。API响应迅速,支持CORS,无广告跟踪。数据采用CC BY 4.0许可,代码AGPLv3开源。
wttr.in - 终端便捷查询全球实时天气和预报
Githubwttr.in命令行工具多语言支持天气查询开源项目数据可视化
wttr.in是一个面向终端的天气预报服务,支持多种信息展示方式。用户可通过curl等命令行工具获取ANSI格式的天气信息,也支持HTML和PNG输出。该服务提供全球任意地点的实时天气和预报,包括温度、湿度、风速等详细数据。wttr.in还具备一行简洁输出、地图视图等功能,支持多语言。作为一个功能丰富的开源项目,wttr.in为开发者和终端用户提供了便捷的天气查询方案。
aws-open-data-geo - AWS地理空间开放数据集的简化访问工具
AWSGitHubGithubpandas地理空间数据集开放数据开源项目
aws-open-data-geo项目整合了AWS Open Data平台上的地理空间数据集,每日更新并提供CSV和JSON格式。这种整理方式便于程序化调用和数据分析,简化了地理空间数据的获取和处理流程。项目通过提供标准化的数据访问方式,促进了开放地理数据在实际应用中的使用。
climpred - 气象和气候预报验证的Python工具库
GithubPython库climpred天气预报验证开源项目气候预测
climpred是一个开源的Python库,专注于气象和气候预报的验证。该库提供多种验证指标和方法,适用于从短期天气到长期季节预测的各种时间尺度。它与科学计算生态系统集成,支持大规模数据分析,有助于评估预报准确性和可靠性。研究人员和预报员可利用climpred提高预报质量,为气象和气候科学研究做出贡献。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境,集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集,支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验,有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新,拥有活跃的社区支持,是Python科学计算领域的重要工具。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
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