请问累积距平曲线怎么画？

Question

请问各位径流的累积距平曲线怎么画？以及怎么判断突变点呢？最好是Excel算，Python，r语言，MATLAB也行，感谢大家!

Answer 1

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7492749
• 这篇博客也不错, 你可以看下电气实现：蒙特卡洛法 模拟多台电动汽车无序出力负荷和（matlab、python实现）
• 除此之外, 这篇博客: matlab代码转python过程中的小记录中的 二、怎样尽量加快计算？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• matlab在进行矩阵运算时，能够自动调用多个CPU，而Python正常情况下因为GIL锁，一般情况下只能调用1个CPU，就造成了运算上的瓶颈，这种情况下，解决方法有多种：

  1. numpy库的简单矩阵运算能够自动使用多个CPU（dot, +, -, *）因为其底层源码好像说是用C写的，不受python的GIL锁限制。
  2. 如果希望通过调用GPU的形式来进行并行运算，可以尝试cupy库，其中包装了和numpy、scipy同名的许多函数，用法相似，不过能在GPU上进行运算。
  3. 可以试一下使用python自带的multiprocessing（进程并行）调用多个CPU。我的理解是，将任务分成很多可以同时进行的进程，python的GIL锁限制一个不调用numpy的python进程只能用一个CPU，那我一个任务拆分成一堆进程，最后再将这些进程的结果进行汇总，也可以达到调用多个CPU的目的，不过注意，进程的建立和释放都是有开销的。
• 您还可以看一下 苏金明老师的MATLAB数据可视化编程课程中的 矩形、圆角矩形、椭圆、圆及对应的区域图形小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  我可以提供一份简单的教程，教你如何在Python中实现径流的累积距平曲线，同时解释如何判断曲线上的突变点。

  1. 数据处理

  首先，我们需要准备一份径流数据，数据格式应包括流量和日期两列。可以使用Pandas库来读取数据并进行初步处理，如去除重复数据和缺失值，并将日期转换为时间格式。

  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 读取数据
  data = pd.read_csv('path/to/your/data.csv')
  # 去除重复数据和缺失值
  data.drop_duplicates(inplace=True)
  data.dropna(inplace=True)
  # 将日期转换为时间格式
  data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
  

  1. 绘制累积距平曲线

  接下来，我们可以用Matplotlib库来绘制累积距平曲线。累积距平曲线是指将每日流量减去对应日期的平均值得到的距平值，再将距平值累加得到的曲线。代码如下：

  # 计算每日距平流量
  daily_mean = data.groupby(data['date'].dt.dayofyear)['flow'].mean()
  data['flow_anomaly'] = data['flow'] - daily_mean[data['date'].dt.dayofyear].values
  
  # 计算累积距平流量
  data['flow_cumsum'] = data['flow_anomaly'].cumsum()
  
  # 绘制累积距平曲线
  plt.plot(data['date'], data['flow_cumsum'])
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Cumulative Anomaly')
  plt.title('Cumulative Anomaly Curve')
  plt.show()
  

  1. 判断突变点

  突变点是指曲线上突然出现的快速变化点，通常表示该点前后出现了不同的水文条件。我们可以使用突变点检测算法来寻找这些点。这里介绍一种常见的突变点检测算法——离散小波变换。

  首先，我们需要安装PyWavelets库：

  !pip install PyWavelets
  

  然后，可以使用以下代码来进行离散小波变换，并绘制出变换后的系数（coef）：

  import pywt
  
  # 进行离散小波变换
  wavelet = 'sym5'
  levels = 4
  data = data['flow_cumsum'].values
  coef = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per', level=levels)
  
  # 绘制小波系数
  fig, axs = plt.subplots(len(coef))
  for i in range(len(coef)):
      axs[i].plot(coef[i])
      axs[i].set_title('Level {}'.format(i+1))
  plt.show()
  

  通过观察小波系数图，我们可以发现某些系数出现了明显的峰值，这些峰值可能对应着曲线上的突变点。我们可以根据峰值大小和位置来确定突变点的位置。

  具体来说，可以使用以下代码来寻找小波系数中的峰值，并将其对应的位置作为突变点：

  from scipy.signal import find_peaks
  
  # 找到小波系数中的峰值
  peaks = []
  for i in range(len(coef)):
      peak_idx, _ = find_peaks(coef[i])
      peaks.append(peak_idx)
  
  # 将峰值对应的位置作为突变点
  breakpoints = []
  for i in range(1, len(coef)):
      bp = [p // 2**(levels-i) for p in peaks[i]]
      breakpoints.append(bp)
  
  # 将突变点绘制在累积距平曲线上
  for bp in breakpoints:
      plt.plot(data['date'][bp], data['flow_cumsum'][bp], 'ro')
  plt.show()
  

  这样就可以找到累积距平曲线上的突变点了。

  注意：以上代码只提供了一种可能的解决方案，对于不同的数据和实际问题，可能需要进行适当的调整和改进。