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xskillscore

预测验证指标的Python开源计算库

xskillscore是一个专注于预测验证的Python开源库,支持计算确定性和概率性预测的各种指标。该库与xarray集成,提供多种评估方法,适用于不同预测场景。xskillscore具备并行计算能力,能高效处理大规模多模型多集合预报数据。这个工具在数据科学和气候预测等领域都有应用,可帮助研究人员评估预测的准确性和可靠性。

xskillscore:验证预报的指标

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xskillscore 是一个开源项目和Python包,提供确定性(和来自 properscoring 的概率性)预报的验证指标,与 xarray 配合使用。

安装

$ conda install -c conda-forge xskillscore

$ pip install xskillscore

$ pip install git+https://github.com/xarray-contrib/xskillscore

文档

文档可在 readthedocs <https://xskillscore.readthedocs.io/en/latest/>_ 上找到。

另请参阅

  • 如果你有兴趣将 xskillscore 用于数据科学,而你的数据主要存储在 pandas.DataFrames 中,请查看 xskillscore-tutorial <https://github.com/raybellwaves/xskillscore-tutorial>_
  • 如果你有兴趣将 xskillscore 用于气候预测,请查看 climpred <https://climpred.readthedocs.io/en/stable/>_。

历史

xskillscore 最初是为了并行化与 SubX <https://journals.ametsoc.org/doi/pdf/10.1175/BAMS-D-18-0270.1>_ 项目相关的多模型多集合预报的指标而开发的。

我们感谢 xarray 社区在这个包起步时给予的 建议 <https://groups.google.com/forum/#!searchin/xarray/xskillscore%7Csort:date/xarray/z8ue0G-BLc8/Cau-dY_ACAAJ>_。

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