水文方向时间序列分析
项目描述
# Hydropy
[](https://pypi.python.org/pypi/hydropy) [](https://travis-ci.org/stijnvanhoey/hydropy) [](https://open-source.org.cn/licenses/BSD-2-Clause)
水文方向时间序列分析。
此包旨在简化水文数据的收集和分析。在Jupyter笔记本中使用Hydropy，并保存您的分析，以便您可以重新创建您的程序并与他人分享。
Hydropy利用Numpy和Pandas的强大功能，快速处理大数据集。Matplotlib和Seaborn内置在Hydropy中，让您可以快速轻松地创建可供发表的图表。
在笔记本中尝试Hydropy：[hydropy_tutorial.ipynb](https://github.com/stijnvanhoey/hydropy/blob/master/hydropy_tutorial.ipynb)
## 示例
# 2011年6月的退潮期：myflowserie.get_year(‘2011’).get_month(“Jun”).get_recess()
# 2010年7月LS06_347站点的90%分位数的峰值以上：myflowserie[‘LS06_347’].get_year(‘2010’).get_month(“Jul”).get_highpeaks(150, above_percentile=0.9)
# 从系列风暴中选择3个风暴 storms = myflowserie.derive_storms(raindata[‘P06_014’]，‘LS06_347’，number_of_storms=3，drywindow=96，makeplot=True)
更详细的教程/介绍可以在ipython笔记本中找到：[hydropy_tutorial.ipynb](https://github.com/stijnvanhoey/hydropy/blob/master/hydropy_tutorial.ipynb)
我们感谢弗拉芒环境署（VMM）在教程中使用的资料。可以从http://www.waterinfo.be/下载。
要安装此软件，请先git clone代码库，然后通过以下命令安装：
python setup.py install
若想在不安装的情况下测试功能，请使用以下由Binder提供的测试环境：[
灵感或可能的扩展：* 基本上这是对hydropy https://code.google.com/p/hydropy/的重构 * Hydroclimpy http://hydroclimpy.sourceforge.net/ * Georgakakos2004, ROC * https://cran.r-project.cn/web/packages/hydroTSM/vignettes/hydroTSM_Vignette.pdf
该笔记本的幻灯片版本是通过nbconvert（使用reveal.js）制作的，命令如下：
ipython nbconvert hydropy_tutorial.ipynb –to=slides –post=serve –reveal-prefix=reveal.js –config slides_config.py
版权所有（c）2015-2017 Stijn Van Hoey，Martin Roberge，以及贡献者
致谢
开发负责人
Stijn Van Hoey <stvhoey.vanhoey@ugent.be>
贡献者
Martin Roberge <mroberge@towson.edu>
下载文件
下载适用于您平台的项目文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装包的信息。
](https://img.shields.io/pypi/v/hydropy.svg)](https://pypi.python.org/pypi/hydropy){kind=link}
](https://img.shields.io/travis/stijnvanhoey/hydropy.svg)](https://travis-ci.org/stijnvanhoey/hydropy){kind=link}
](https://img.shields.io/badge/License-BSD%202--Clause-blue.svg)](https://open-source.org.cn/licenses/BSD-2-Clause){kind=link}
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