「talk is cheap, show me the code.」廢話少說，上**！
function
[recurrence_period_value]
= gumble_func_by_zlf(data,n,len)
% data應為一列資料
% n為多少年一遇
% len為所用資料年數(從大到小排序後希望獲得前幾個資料)
% recurrence_period_value為n年一遇值
datasort = sort(data,'descend');
datasort(isnan(datasort))=[
];%剔除缺測值
data_select_sort = datasort(
1:len)
;mu = mean(data_select_sort)
;sum=0
;for i =
1:length(data_select_sort)
sum=
sum + (data_select_sort(i) - mu)^2;
endsigma = sqrt(sum/(length(data_select_sort)-1))
; %標準差
alpha = pi/(sqrt(
6)*sigma)
;u = mu - 0.57721/alpha;
for i =1:
0.1:
999999 %降水量設定為1~999999mm
if1/n >
=1 - exp(-exp(-alpha*(i - u))
) % n年一遇
recurrence_period_value = i; % recurrence_period_value即為n年一遇降水值
break
; end
endend
def
gumble_func
(data,n,length)
:# data應為一列資料
# n為多少年一遇
# length為所用資料年數(從大到小排序後希望獲得前幾個資料)
# recurrence_period_value為n年一遇值
# data = pd.read_excel(file_path)
# data = np.array(data)
# n = 100
# length = 100
datasort = np.sort(data, axis=0)
[::-
1]# 從大到小排列
data_select_sorts = datasort[
0:length -1]
mu = np.mean(data_select_sorts)
sum_mm =
0for data_select_sort in data_select_sorts:
sum_mm = sum_mm +
(data_select_sort - mu)**2
sigma = np.sqrt(sum_mm /
(len
(data_select_sorts)-1
))# 標準差
alpha = np.pi /
(np.sqrt(6)
* sigma)
u = mu -
0.57721
/ alpha
for i in np.arange(1,
999999
,0.1):
# 降水量設定為1~999999mmif1
/ n >=
1- np.exp(
-np.exp(
-alpha *
(i - u)))
:# n年一遇
recurrence_period_value = i # recurrence_period_value即為n年一遇降水值
print
(str
(n)+
'年一遇降水值：'
,recurrence_period_value,
'公釐'
)break
return recurrence_period_value
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