EOF分解程序
ubuntu的eof用法
ubuntu的eof用法
在Ubuntu（以及其他基于Linux 的操作系统）中，EOF 是End of File（文件结束）的缩写。
在特定的上下文中，EOF 通常用于指示输入结束，通常用于交互式命令行中。
一个常见的用法是在命令行中输入一系列数据，然后使用EOF 来表示输入结束。
这在需要输入多行文本或多个命令的情况下很有用。
在命令行中，通常可以使用以下方法表示EOF：
Ctrl+D：在终端中，可以使用键盘组合Ctrl+D 来表示EOF。
当你按下Ctrl+D 时，它会告诉终端输入已经结束，然后程序（或终端）会继续处理输入的内容。
Here Document：在shell 脚本中，可以使用Here Document 语法来表示EOF。
例如，在bash 脚本中，可以这样使用：cat <<EOF
这里是多行输入
输入的内容可以包含换行符和其他特殊字符
EOF
在这个例子中，EOF 表示输入的结束，这里的文本将作为标准输入传递给cat 命令。
EOF 的用法会根据具体的上下文而有所不同，但总的来说，它表示输入的结束，告诉程序或命令处理输入数据已经完成。
EOF分析
练习：利用[E,V]=eig(C)计算矩阵X 的特征向量和主成分%
X=[2 6 1 5 2; 9 4 0 5 4]; X(1,:)=X(1,:)-mean(X(1,:)); X(2,:)=X(2,:)-mean(X(2,:)); 得到X的距平值：X= -1.20 2.80 -2.20 1.80 -1.20 4.60 -0.40 -4.40 0.60 -0.40 %%% co-variance matrix C=X*X’/5; 协方差阵C= 3.76 0.92 0.92 8.24 [EOF,E]=eig(C); % V: eigenvectors; E: eigenvalues PC=EOF’*X; %% reverse the order E=fliplr(flipud(E)) lambda=diag(E); % retain eigenvalues only EOF=fliplr(EOF) PC=flipud(PC) 得到EOF= 0.19 0.98
原理与算法
• 选定要分析的数据，进行数据预处理，通常处理成距平的形式。得到一个数 据矩阵Xm×n • 计算X 与其转置矩阵X T 的交叉积，得到方阵 Cm×m = 1 X × XT n
如 果 X 是 已 经 处 理 成 了 距 平 的 话 ， 则 C 称 为 协 方 差 阵 ； 如 果X 已 经 标 准 化(即C 中每行数据的平均值为0，标准差为1)，则C 称为相关系数阵 • 计算方阵C 的特征根(λ1,...,m )和特征向量Vm×m ，二者满足 Cm×m × Vm×m = Vm×m × ∧m×m 其中∧是m × m维对角阵，即 λ1 0 ... 0
-0.98 0.19
得到特征根E= 8.42 0 0 3.58 得到主成分PC= 4.28 0.15 2.07 -2.82
c语言eof用法范例
c语言eof用法范例在C语言中，`EOF`（End of File）是一个常量，用于表示文件结束符。
在文件输入输出中，`EOF`通常用于判断是否已经达到文件的末尾。
以下是一个简单的C语言程序，演示如何使用`EOF`来读取文件内容并判断文件是否结束：```c#include <stdio.h>int main() {FILE *file;char character;// 打开文件file = fopen("example.txt", "r");// 检查文件是否成功打开if (file == NULL) {perror("Error opening file");return 1;}// 读取文件内容直到文件结束while ((character = fgetc(file)) != EOF) {// 处理每个字符，这里简单地打印到控制台putchar(character);}// 关闭文件fclose(file);return 0;}```上述程序中，`fgetc`函数用于从文件中读取一个字符，然后将其与`EOF`比较。
如果读取到文件结束符，循环就会退出。
在循环中，你可以对每个字符执行适当的操作。
请注意，程序中使用了`fopen`打开文件，`fclose`关闭文件。
在实际使用中，你需要替换文件名和路径以适应你的需求。
假设有一个名为"example.txt"的文本文件，内容如下：```Hello,This is an example file.End of file.```运行上述程序后，它将打开文件，逐字符读取文件内容，并在控制台上打印。
当到达文件末尾时，程序会退出循环。
eof的用法(一)
eof的用法(一)EOF (End of File) 的用法详解EOF (End of File) 是文件的结尾标志，它表示文件已经读取到末尾。
在编程中，我们经常会用到 EOF 来判断文件是否已经读取完毕，或者在输入数据时控制循环的结束。
下面是一些主要用法的详细讲解。
1. 在文件读取中的用法•feof(file_pointer): 该函数可以判断文件指针file_pointer所指向的文件是否已经到达了文件的结尾。
它会返回一个非零值，表示已经到达结尾；返回 0 表示文件未到结尾。
•while (!feof(file_pointer)): 这是一个常见的文件读取循环结构，在循环中可以反复读取文件中的内容，直到遇到文件结尾。
2. 在输入输出流处理中的用法•在 C 语言中，我们可以使用scanf()函数读取控制台输入。
当输入到达结尾时，可以使用 EOF 作为输入的结束标志。
通常可以使用如下方式实现：while (scanf("%d", &num) != EOF) {// 处理输入的 num}•在 Python 中，我们可以使用input()函数来读取控制台输入。
当输入到达结尾时，可以使用 EOF 作为输入的结束标志。
可以使用如下方式实现：try:while True:num = int(input())# 处理输入的 numexcept EOFError:pass3. 在文本编辑器中的用法•在有些文本编辑器中，当你输入EOF并按下特定的组合键（如Ctrl + D 或 Ctrl + Z)，表示你已经输入完毕，并将保存退出当前编辑状态。
4. 在脚本语言中的用法•在有些脚本语言中，可以使用__DATA__或__END__标记来表示脚本的结尾，其后的内容将被视为数据区域。
这些是一些常见的 EOF 的用法。
通过合理使用 EOF，我们可以更好地控制程序的流程和文件的处理。
5. 在数据库操作中的用法•在某些数据库操作中，当我们需要批量导入或插入数据时，可以使用 EOF 来表示数据的结束。
正交函数分解(EOF)源代码(Visual-Basic-60)
'*************************************' 全局变量，便于主函数调用。
' VB 6.0 的函数返回的参数偏少，' 使用全局变量在一定程度可以解决这个问题。
'****************************************Public A() As Single ' 协方差/相关系数矩阵APublic V() As Single '特征向量为列组成的矩阵，即空间函数V （EOF）Public T() As Single '时间系数矩阵T（PC）Public B() As Single '特征值λ（E）,按从大到小排列Public GM() As Single '解释的方差(%)（特征向量对X场的累积贡献率）P Public GA() As SinglePublic GB() As Single '个体i特征向量对X场的贡献率ρPublic XF() As Single '模拟结果'********************************************************' 函数名：CovarMat' 函数用途: 计算协方差（相关系数）矩阵' 参数说明：矩阵下标为1：N,从1开始；' X,存放原始观测值，二维实型数组，X(P,P)。
' 返回：计算协方差（相关系数）矩阵。
'*******************************************************Function CovarMat(X() As Single) As Single()Dim XX() As SingleDim P As Integer, N As IntegerDim px As SingleP = UBound(X, 1)N = UBound(X, 2)px = IIf(N > 0, 1 / N, 1)ReDim Preserve XX(1 To P, 1 To P)Dim i As Integer, j As Integer, k As Integer' 求X乘以X的转置,即A=XXˊFor i = 1 To PFor j = 1 To PXX(i, j) = 0For k = 1 To NXX(i, j) = XX(i, j) + X(i, k) * X(j, k)Next kXX(i, j) = XX(i, j) * pxNext jNext iCovarMat = XXEnd Function'********************************************************' 函数名：EOF' 函数用途: EOF,经验正交分解法(EOF)' 参数说明：矩阵下标为1：N,从1开始；' X,存放原始观测值，二维实型数组，X(P,N)。
EOF分析
对角线上的元素为奇异值)，奇异值与特征根成倍数关
1 • 如果矩阵C = n XX T ，C 的特征根为λ，则有
• 如果矩阵C = XX T ，C 的特征根为λ，则有
√ = nλ； √ = λ；
由于该方法是直接对矩阵X 进行分解，所以对内存的要求远小于方法1。计算速度 很快。 两种方法对比练习。
显著性检验
-2.20 -4.40
1.80 0.60
-1.20 -0.40
[U,S,V]=svd(X); 得到 U= 0.19 0.98 0.98 -0.19 S= 6.49 0 0 0 0 0 4.23 0 0 0 V= 0.66 -0.49 0.56 0.02 0.67 0.63 -0.73 -0.31 0.53 0.14 0.39 0.03 -0.10 -0.26 -0.02 EOF=U; PC=S*V’; 得到PC= 4.28 -2.07
1 外，EOF和PC都具有正交性的特点，可以证明 n P C × P C T = ∧；即不同的PC之
间相关为0。E × E T = I 。I为对角单位矩阵，即对角线上值为1，其他元素都 为0。这表明各个模态之间相关为0，是独立的。 由上面的计算过程可以看出，EOF分析的核心是计算矩阵C 的特征根和特征向 量。计算矩阵特征根和特征向量的方法很多，下面具体给出Matlab中进行EOF分 析的两种不同的方法。具体步骤可参考下面两个框图中的实例。 方法1：调用[EOF,E]=eig(C)，其中EOF为计算得到的空间特征向量，E为特 征根。然后计算主成分P C = EOF T × X 。需要指出的时，当数据量很大时，例 如分析高分辨率的资料(如1km分辨率的NDVI资料)，空间范围很大维数m很容易 超过数万个点，则矩阵C 的维数是个巨大量，需要占用大量内存，也会导致计算 速度异常缓慢。而且很可能超出计算机的计算极限而死机。 方法2：直接对矩阵X 进行奇异值分解 X=U 其中 系。 43 为奇异值对交阵( VT
经验正交函数分解(EOF)
图1b 1976 年是个明显的转折点, 在这之前累积曲线基本上呈 上升趋势, 海温以正距平主, 这之后累积曲线呈下降趋势, 海温以负距平为主。19511975 年平均海温距平为12℃, 而1977- 1993 年平均海温距 平为-128℃。这就是说西风 漂流区年平均海温从19511975 年至1977- 1993 年下降 了0148℃。 图1c 1981 年是个明显的转折点, 在这之前累积曲线呈下降趋 势, 海温以负距平为主, 这之 后累积曲线呈上升趋势, 海温 以正距平为主。1951- 1980 年平均海温距平为0.08℃, 1982- 1993 年为0.21℃, 赤道 太平洋年平均海温1981 年后 比1981 年前增加了 b 西风漂流区的年平均海温距平(实线) 和累积曲线(虚线) ;
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0 v v j = ∑ v ki v kj = k =1 1
T i p
i≠ j i= j
i≠ j i= j
性 质
ZiZ
T j
=
∑z
t =1
n
it
z jt
0 = λ i
i , j = 1,2 ,L , m
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三、分解方法
XX
T
= VZZ V
T
T
A = XX
V AV = Λ
T
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T
A为实对称矩阵，根据实对称矩阵分解原 理，一定有 或者
k =1 p
i = 1, 2 , L , m t = 1 , 2 , L , n
eof计算步骤
eof计算步骤在数据分析和统计学中，EOF（Empirical Orthogonal Functions）是一种常用的技术，用于分析和描述多变量数据集中的主要空间模式。
通过EOF分析，我们可以确定数据集中的主要变动模式，并提取出最具代表性的空间模式。
本文将详细介绍EOF计算的步骤，并解释每个步骤的专业性。
第一步：数据准备在进行EOF计算之前，首先需要准备数据集。
数据集应该是一个多维数组，其中每一列代表一个空间点，每一行代表一个时间点。
数据集的维度应该是n x m，其中n是时间点的数量，m是空间点的数量。
确保数据集中没有缺失值或异常值，以保证计算结果的准确性。
第二步：数据标准化在进行EOF计算之前，需要对数据进行标准化处理。
标准化可以消除不同变量之间的量纲差异，使得它们在计算过程中具有相同的权重。
常用的标准化方法包括零均值标准化和单位方差标准化。
零均值标准化将每个变量的均值减去整个数据集的均值，单位方差标准化将每个变量除以整个数据集的标准差。
第三步：计算协方差矩阵在进行EOF计算之前，需要计算数据集的协方差矩阵。
协方差矩阵描述了数据中不同变量之间的相关性。
协方差矩阵的维度是mx m，其中m是空间点的数量。
协方差矩阵的元素表示了不同空间点之间的相关性程度，可以通过以下公式计算：C = (1 / (n-1)) * X * X^T其中，C是协方差矩阵，X是数据集的零均值标准化矩阵，X^T是X的转置矩阵。
第四步：计算特征值和特征向量在计算协方差矩阵之后，需要对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
特征值表示了数据集中的主要变动模式的方差大小，特征向量表示了每个模式的空间分布。
特征值和特征向量可以通过以下公式计算：C * V = λ * V其中，C是协方差矩阵，V是特征向量矩阵，λ是特征值矩阵。
第五步：选择主要模式在计算特征值和特征向量之后，需要选择主要模式。
主要模式是指方差较大的特征值所对应的特征向量。
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fid=fopen('HadISST1_SST_1961-1990.txt','r');Num=360;data=zeros(360,180,Num);for i=1:Numaaa=fscanf(fid,'%s',7);data(:,:,i)=fscanf(fid,'%f',[360,180]);endsst1=data(1:90,11:70,1:Num); % 选取所需要区域的数据sst2=data(311:360,11:70,1:Num);sst3=zeros(140,60,Num);sst3(90:-1:1,1:60,1:Num)=sst1;sst3(140:-1:91,1:60,1:Num)=sst2;sst=sst3;for i=1:140for j=1:60for k=1:Numif(sst(i,j,k)==-1000)||((sst(i,j,k)==-32768))页脚内容1sst(i,j,k)=NaN;endendendendsst_area1=zeros(Num,8400); % zeros全零数组for i=1:Num;squ=squeeze(sst(:,:,i)); % 执行该指令后sst数据转换为二维数组sst_area1(i,:)=reshape(squ,1,8400); % 将数据转变为二维endsst_nan=isnan(sst_area1);i=0;for j=1:8400if sum(sst_nan(:,j))==0;i=i+1;sst_region(:,i)=sst_area1(:,j);end页脚内容2end% 求距平~注意季节的变换X=zeros(size(sst_region)); % 学者给的程序for i=1:12X(i:12:Num-12+i,:)=sst_region(i:12:end,:) - repmat( mean(sst_region(i:12:end,:),1) , size(sst_region(i:12:end,:),1), 1); endR=X*X'; % 协方差矩阵R=X*X'是8400*8400的方阵~现定义矩阵R=X'*X是156*156的矩阵[v,d]=eig(R); % 进行EOF分解~因为X'*X与X*X'的秩相同所以特征值相同~d为x的特征值组成的对角阵~v为X*X'的特征向量~[diagonal,I]=sort(diag(d),'descend');v=v(:,I);G=diagonal/sum(diagonal);Gs=0;for i=1:length(G)Gs(i)=sum(G(1:i));if Gs(i)>0.8 break;页脚内容3endendN=length(Gs)%v=fliplr(v); % 矩阵作左右翻转%d=rot90(d,2); % 矩阵上下翻转后再左右翻转(查看生成的对角阵是由小到大排列的~此指令可使其由大到小排列~fliplr(flipud(d))=rot90(d,2))%diagonal=diag(d);spacef=X'*v;for i=1:Num;spacef(:,i)=spacef(:,i)/sqrt(diagonal(i)); % 空间本征函数endtimef=X*spacef; % 时间本征函数sum_d=sum(diagonal);count=0;for i=1:Num;count=count+diagonal(i);G1(i)=count/sum_d; % G1(i)是累积方差贡献率页脚内容4endfor i=1:Num;G2(i)=diagonal(i)/sum_d; % G2(i)是方差贡献率end%**************************************************************************% 将删去的陆地与冰点的填充值补回sst_area2=zeros(Num,8400);sst_area2(:,:)=NaN;i=1;spacef2=spacef';for j=1:8400if sum(sst_nan(:,j))==0;sst_area2(:,j)=spacef2(:,i);i=i+1;endendsst_area3=sst_area2';页脚内容5%**************************************************************************% 画图% subplot(2,1,2) % 将绘图窗口划分为2*1个子窗口，并在第2个子窗口中绘图figure(1)x=1:Num;plot(x,timef(:,1),'g');%ylim([ -80 80 ]);% xlabel('1980-1992年156个月','fontsize',15,'fontname','隶书')ylabel('INDEX','fontsize',12,'fontname','黑体')set(gca,'xtick',(1:6:Num))set(gca,'xticklabel',{'1980','','1981','','1982','','1983','','1984','','1985','','1986','','1987','','1988','','1989','','1990','' ,'1991','','1992','','1993'})title('北太平洋第1模态1980至1992年SST时间序列', 'color', 'k','fontsize',15,'fontname','幼圆')grid onhold off% %subplot(2,1,1)页脚内容6% lon=[130.5:269.5];% lat=[20.5:79.5];% m_proj('Equidistant Cylindrical','lat',[20.5 79.5],'lon',[130.5 269.5]);% m_contourf(lon,lat,rot90(reshape(sst_area3(:,6),140,60)',2),30,'linestyle','none'); % colorbar% m_coast('patch',[.95 .95 .95]);% m_coast('color','k');% m_grid('linestyle','none','tickdir','out','linewidth',1.5);% % xlabel('longitude','fontsize',15,'fontname','comic sans ms');% % ylabel('latitude','fontsize',15,'fontname','comic sans ms');% title(['北太平洋第6模态填色图'],'fontsize',15,'fontname','幼圆');lon=[130.5:269.5];lat=[20.5:79.5];figure(2)m_proj('lambert','lat',[20.5 79.5],'lon',[130.5 269.5]);m_contourf(lon,lat,rot90(reshape(sst_area3(:,1),140,60)',2));页脚内容7% colorbar;m_coast('patch',[1 .85 .7]);%m_elev('contourf',[500:500:6000]);m_grid('box','fancy','tickdir','in');%colormap(flipud(copper));% xlabel('longitude','fontsize',15,'fontname','幼圆');% ylabel('latitude','fontsize',15,'fontname','幼圆');title(['北太平洋第1模态填色图'],'fontsize',15,'fontname','幼圆'); colorbar页脚内容8。