大气参数平均值可视化

半小时平均值

print('Half-hourly Average Values (averaged over a year):')
print(f'ea(kPa): {avg_eas}')
print(f'qa(g/kg): {avg_qas}')
print(f'ρv(g/m³): {avg_rho_vs}')
print(f'Cv(ppm): {avg_Cvs}')

日平均值

print('\nDaily Average Values:')
print(f'ea(kPa): {daily_avg_eas}')
print(f'qa(g/kg): {daily_avg_qas}')
print(f'ρv(g/m³): {daily_avg_rho_vs}')
print(f'Cv(ppm): {daily_avg_Cvs}')

月平均值

print('\nMonthly Average Values:')
print(f'ea(kPa): {monthly_avg_eas}')
print(f'qa(g/kg): {monthly_avg_qas}')
print(f'ρv(g/m³): {monthly_avg_rho_vs}')
print(f'Cv(ppm): {monthly_avg_Cvs}')

年平均值

print('\nAnnual Average Values:')
print(f'ea(kPa): {yearly_avg_eas}')
print(f'qa(g/kg): {yearly_avg_qas}')
print(f'ρv(g/m³): {yearly_avg_rho_vs}')
print(f'Cv(ppm): {yearly_avg_Cvs}')

将结果输出为Excel文件

您可以使用Python的pandas库将结果列表转换为DataFrame，然后使用pandas的to_excel函数将DataFrame保存为xlsx文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 将结果列表转换为DataFrame
data = {
    'ea(kPa)': avg_eas,
    'qa(g/kg)': avg_qas,
    'ρv(g/m³)': avg_rho_vs,
    'Cv(ppm)': avg_Cvs
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为xlsx文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

您可以根据需要将不同的结果列表替换到data字典中，然后使用相应的列表名称作为列名。请确保在运行代码之前已经安装了pandas库。运行代码后，将在当前目录下创建名为output.xlsx的文件，其中包含您的结果数据。

注意：

• 请将avg_eas、avg_qas、avg_rho_vs、avg_Cvs等替换为您的实际数据列表。
• 您可能需要根据您的实际情况修改代码中的文件名和保存路径。
• 如果您没有安装pandas库，可以使用pip install pandas命令进行安装。

希望这些信息对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提出。