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6. 자료의 후처리 및 기타

6-1. 자료 분포의 시각화· 26
6-1-1. 기본 막대그래프· 26
6-1-2. 수평 막대그래프와 바이올린 플롯· 39
6-1-3. 2차원 분포도· 51
6-2. Numpy를 이용한 Filtering과 Interpolation· 62
6-2-1. Filtering Time Series· 62
6-2-2. Grid Interpolation· 77
6-3. 다중 동시 작업(기초)· 96

7. 기상레이더 자료 분석을 위한 시각화

7-1. 기상레이더 자료 읽기· 107
7-1-1. 레이더 강수량 자료 읽기· 108
7-1-2. 레이더 바람장 자료 읽기· 115
7-1-3. 레이더 반사도 합성장 자료 읽기· 119
7-2. 좌표변환 하기· 122
7-3. 사용자 정의 색상표 만들기· 128
7-4. 레이더 자료 표출하기· 133
7-4-1. 레이더 자료 지도상 표출하기· 134
7-4-2. 레이더 자료 연직 단면도 표출하기· 143

8. 해양: 해수면 온도를 이용한 통계 분석

8-1. Heatmap· 150
8-2. Trend/Detrend· 162
8-3. Correlation & Regression· 169
8-4. ?유효 자유도(effective degree of freedom)
개념을 이용한 유의성 검증· 178
8-5. EOF(Empirical Orthogonal Function)· 192

9. GRIB 자료의 활용

9-1. GRIB 자료 활용을 위한 준비· 201
9-1-1. Wgrib 및 pygrib 라이브러리 설치· 201
9-1-2. GRIB 파일 다운로드· 202
9-1-3. GRIB 파일 헤더 확인하기· 203
9-1-4. 간단한 GRIB 파일 병합 및 추출· 208
9-1-5. GRIB 파일 NetCDF 파일로 변환· 213
9-2. 파이썬을 이용하여 GRIB 자료 불러오고 저장하기· 214
9-2-1. GRIB 자료 불러오기· 214
9-2-2. Pygrib의 유용한 메소드· 215
9-2-3. GRIB 자료 저장· 219

10. 웹 크롤링을 활용한 자료 수집 및 활용

10-1. 웹 크롤링에 대한 간단한 이해· 226
10-1-1. 웹 크롤링(web crawling)이란?· 226
10-1-2. 간단한 크롤링 연습· 227
10-1-3. 파이썬에서 웹 크롤링 연습· 231
10-2. 웹 크롤링을 이용한 OMPS 자료 수집· 232
10-3. OMPS 오존전량 자료 전처리 및 활용· 235