请问累积距平曲线怎么画？

请问各位径流的累积距平曲线怎么画？以及怎么判断突变点呢？最好是Excel算，Python，r语言，MATLAB也行，感谢大家!

你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7492749
这篇博客也不错, 你可以看下电气实现：蒙特卡洛法模拟多台电动汽车无序出力负荷和（matlab、python实现）
除此之外, 这篇博客: matlab代码转python过程中的小记录中的 二、怎样尽量加快计算？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
matlab在进行矩阵运算时，能够自动调用多个CPU，而Python正常情况下因为GIL锁，一般情况下只能调用1个CPU，就造成了运算上的瓶颈，这种情况下，解决方法有多种：
1. numpy库的简单矩阵运算能够自动使用多个CPU（dot, +, -, *）因为其底层源码好像说是用C写的，不受python的GIL锁限制。
2. 如果希望通过调用GPU的形式来进行并行运算，可以尝试cupy库，其中包装了和numpy、scipy同名的许多函数，用法相似，不过能在GPU上进行运算。
3. 可以试一下使用python自带的multiprocessing（进程并行）调用多个CPU。我的理解是，将任务分成很多可以同时进行的进程，python的GIL锁限制一个不调用numpy的python进程只能用一个CPU，那我一个任务拆分成一堆进程，最后再将这些进程的结果进行汇总，也可以达到调用多个CPU的目的，不过注意，进程的建立和释放都是有开销的。
您还可以看一下苏金明老师的MATLAB数据可视化编程课程中的矩形、圆角矩形、椭圆、圆及对应的区域图形小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

我可以提供一份简单的教程，教你如何在Python中实现径流的累积距平曲线，同时解释如何判断曲线上的突变点。

数据处理

首先，我们需要准备一份径流数据，数据格式应包括流量和日期两列。可以使用Pandas库来读取数据并进行初步处理，如去除重复数据和缺失值，并将日期转换为时间格式。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('path/to/your/data.csv')
# 去除重复数据和缺失值
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.dropna(inplace=True)
# 将日期转换为时间格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

绘制累积距平曲线

接下来，我们可以用Matplotlib库来绘制累积距平曲线。累积距平曲线是指将每日流量减去对应日期的平均值得到的距平值，再将距平值累加得到的曲线。代码如下：

# 计算每日距平流量
daily_mean = data.groupby(data['date'].dt.dayofyear)['flow'].mean()
data['flow_anomaly'] = data['flow'] - daily_mean[data['date'].dt.dayofyear].values

# 计算累积距平流量
data['flow_cumsum'] = data['flow_anomaly'].cumsum()

# 绘制累积距平曲线
plt.plot(data['date'], data['flow_cumsum'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Cumulative Anomaly')
plt.title('Cumulative Anomaly Curve')
plt.show()

判断突变点

突变点是指曲线上突然出现的快速变化点，通常表示该点前后出现了不同的水文条件。我们可以使用突变点检测算法来寻找这些点。这里介绍一种常见的突变点检测算法——离散小波变换。

首先，我们需要安装PyWavelets库：

!pip install PyWavelets

然后，可以使用以下代码来进行离散小波变换，并绘制出变换后的系数（coef）：

import pywt

# 进行离散小波变换
wavelet = 'sym5'
levels = 4
data = data['flow_cumsum'].values
coef = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per', level=levels)

# 绘制小波系数
fig, axs = plt.subplots(len(coef))
for i in range(len(coef)):
    axs[i].plot(coef[i])
    axs[i].set_title('Level {}'.format(i+1))
plt.show()

通过观察小波系数图，我们可以发现某些系数出现了明显的峰值，这些峰值可能对应着曲线上的突变点。我们可以根据峰值大小和位置来确定突变点的位置。

具体来说，可以使用以下代码来寻找小波系数中的峰值，并将其对应的位置作为突变点：

from scipy.signal import find_peaks

# 找到小波系数中的峰值
peaks = []
for i in range(len(coef)):
    peak_idx, _ = find_peaks(coef[i])
    peaks.append(peak_idx)

# 将峰值对应的位置作为突变点
breakpoints = []
for i in range(1, len(coef)):
    bp = [p // 2**(levels-i) for p in peaks[i]]
    breakpoints.append(bp)

# 将突变点绘制在累积距平曲线上
for bp in breakpoints:
    plt.plot(data['date'][bp], data['flow_cumsum'][bp], 'ro')
plt.show()

这样就可以找到累积距平曲线上的突变点了。

注意：以上代码只提供了一种可能的解决方案，对于不同的数据和实际问题，可能需要进行适当的调整和改进。