matlab软件是一款科学计算软件，在工程和科学研究中应用广泛。这篇经验告诉你，如何使用matlab软件对离散数据进行三次样条插值。 1.工具/原料 windows系统电脑一台 matlab软件 2.方法/步骤 第一步，双击matlab软件图标，打开matlab软件，可以看到matlab软件的界面。 第二步，在命令行窗口中输入： x=0:2:22; y=2*exp(x).*sin(x); 创建了12个原始数据点。 第三步，在命令行窗口中输入： xi=0:0.1:22; 创建要进行插值的数据的横坐标。 第四步，在命令行窗口中输入： yi=spline(x,y,xi); 使用函数spline(x,y,xi);可以获得对原始数据的三次样条插值的y轴坐标。 第五步，在命令行窗口中输入： plot(x,y,'o',xi,yi); 在图像中绘制原始数据点和三次样条插值的数据点图示。 第六步，在命令行窗口中输入： title('三次样条插值'); xlabel('x'); ylabel('y'); 给绘制的图示添加标题和坐标轴的标签。 第八步，查看绘制的原始数据点图和三次样条插值图示，注意标题、横坐标、纵坐标等。

背景”（统计假设检验）更有助于一个科研新手理解显著性检验。“统计假设检验”这一正名实际上指出了“显著性检验”的前提条件是“统计假设”，换言之“无假设，不检验”。任何人在使用显著性检验之前必须在心里明白自己的科研假设是什么，否则显著性检验就是“水中月，镜中花”，可望而不可即。用更通俗的话来说就是要先对科研数据做一个假设，然后用检验来检查假设对不对。一般而言，把要检验的假设称之为原假设，记为H0；把与H0相对应（相反）的假设称之为备择假设，记为H1。 如果原假设为真，而检验的结论却劝你放弃原假设。此时，我们把这种错误称之为第一类错误。通常把第一类错误出现的概率记为α 如果原假设不真，而检验的结论却劝你不放弃原假设。此时，我们把这种错误称之为第二类错误。通常把第二类错误出现的概率记为β 通常只限定犯第一类错误的最大概率α， 不考虑犯第二类错误的概率β。我们把这样的假设检验称为显著性检验，概率α称为显著性水平。显著性水平是数学界约定俗成的，一般有α =0.05,0.025.0.01这三种情况。代表着显著性检验的结论错误率必须低于5%或2.5%或1%（统计学中，通常把在现实世界中发生几率小于5%的

前言 在自然灾害风险普查工作当中，有一项是对雷灾的统计。它的具体操作就是，根据原始资料（.txt）,然后进行相关数据筛选。最终的统计结果如下图所示。即 区划代码，区域名称，雷灾起数，人员伤亡个数，经济损失。 上表中，区划代码是最容易获得的，它有一个专一的映射表格。 区域名称是精确到乡镇一级 起数则是该乡镇发生雷灾的次数 人员伤亡则是死亡的人数 经济损失是泪在所造成的损失。 提供的原始数据是 整整20本书。。。。 经过不懈的努力，终于是把其数字化成了下图所示格式。 但是新的问题接踵而至，如何对这一条条数据进行数据清洗，筛选，并获得我们想要的结果呢？对于一个只给出学校名，工厂名的地点，我们如何获得他所在的乡镇呢？我们如何统计死亡人数？如何界定损失？总不能，一条一条的读下去吧。 思路 其实我们在日常生活中，如果想去一个地点，我们通常会使用百度地图或者高德地图，输入目的地，就会为我们规划相应的路线，并给出目的地的经纬度，有了经纬度，我们通过逆向地理编码就可以轻松获得目的地所在的乡镇。 介于此，我们思考使用百度地图来获得每一个雷灾所发生的乡镇。 百度地图开放平台为我们提供了很多好用的地图服务

1.前言 1.1总体思路 最近接到一个任务，通过使用近11年的雷电数据对给定经纬度站点的雷击情况进行统计分析，并制作相应的统计图。任务很简单，需求也很简单。无非就是数据提取，筛选，计算，并画图，但是就是烦，站点很多，数据很杂，格式不统一。可以做的工具有很多，matlab，python，java，Arcgis等等。善其事，利其器。本次项目，我们使用Python（画图），用Java完成数据的处理与雷评报告的自动生成。其实python可以完成整个操作流程，但是因为一些原因，还是配合使用处理吧。下图是整个工程的流程思路。整个流程很简单。最重要的是预处理环节，涉及到各种工具类的编写。接下来我们针对每一个环节写代码。 1.2工程结构 工程的结构也比较简单。为了优雅一点。我们仍然创建一个maven工程。还是老三样，实体类，任务，以及工具类。后续如果想部署到服务器，并给出相应的Api接口，需要更改项目结构，并引入其他东西。这都是后话了，有空再搞。 2.工具类编写 工具类的使用，可以大幅优化我们的项目结构，减少代码量。完成代码的复用。 2.1距离工具类编写getDistance 为了提取站点周围2km

1.样式展示 不知道有没有人在别人的网站看到过这种样式的图表。 我感觉还挺好看的。所以去网上看了一下，学习了一下。现在分享给大家。大家也可以运用到自己的博客网站里。做数据统计蛮好看的。 2.引入Echart 其实这也是一个类似于elementUI的东西，我们首先引入他。 npm install echarts --save 2.1 饼状图 首先我们来创建饼状图。