Panoply: быстрый просмотр файлов netcdf

Обнаружил очень интересный, понятный и удобный инструмент для быстрого просмотра файлов в формате netcdf на Windows ОС.

Называется он Panoply и сделало его NASA. Это GUI, написанная на JAVA, которая позволяет быстро просматривать данные в формате grib, netcdf, hdf в виде карт и разрезов. Всё очень удобно и понятно. Настроить визуальное решение можно самому, а затем сохранить картинку в формате png.

Если нужно быстро сделать картинку по сеточным данным из ре-анализа или расчётам модели - смело используйте!

Установка: на сайте всё подробно написано. Так как это Java приложение, то нужно установить себе JAVA. Если у вас 64-х разрядная ОС, как у меня, то нужно установить версию java для x64.

Вот такая картинка получилась из данных GPCP (ре-анализ осадков) у меня за 30 секунд. Плохое качество? Но ведь это сделано за 30 секунд!

Полиномиальная интерполяция. Polynomial interpolation

Полиномиальная интерполяция и её реализация средствами numpy

Вот небольшой ipython notebook по этой теме. Чтобы не искать/забывать.

Мой любимое программное обеспечение. My favourite software

Недавно переустанавливал ноутбук и скачивал необходимое мне программное обеспечение. Почти всё оно, за исключением одной позиции, является СПО или shareware. Оформил я это как ipython notebook My soft, а загрузил с помощью GitHub Windows (ссылка в списке). Теперь всё необходимое в одном месте.

Python: возможности и перспективы в гидрометеорологии

Представляю мой постер на юбилейной конференции "50 лет ВНИИГМИ-МЦД". Он о пользе и преимуществах языка python в гидрометеорологии. Копирайт стоит, но можно свободно его скачивать, распространять и печатать.
Вот кстати, попалась ссылка на новый пакет для рисования результатов статистической обработки данных - Seaborn.

Вот примеры работы  Seaborn:

Python in Hydrometeorology: State & prospects

Мой доклад на международной школе "Mathematical Methods: Applications to Earth Science", которая проходила в Москве, на мех-мате МГУ им. М.В. Ломоносова с 15 по 19 ноября 2014 года.
Школа проходила под эгидой LINC - Learning about Interacting Networks in Climate, группы молодых учёных из разных стран. Вот некоторые ссылки:

Собственно, мой доклад.

1. LINC2014 
2. сайт LINC
3. Лекция Optimal Networks 
4. Лекция Web graph models. Part 1

Добавлю сюда ссылку на TYGRMITE - python-приложение от одного из участников LINC Jakob Runge (PIK, Potsdam).