python实现Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析

我的输入数据长这样，直接上代码

# -*- codeing = utf-8 -*-import numpy as np
from scipy.stats import norm
import pandas as pdpath = r'F:\UHI\驱动力分析\python.xlsx'#文件路径
df = pd.read_excel(path, sheet_name='uhi')#表单def sen_slope(x):"""计算 Sen's 斜率估计值"""n = len(x)slopes = []for i in range(n):for j in range(i + 1, n):slopes.append((x[j] - x[i]) / (j - i))return np.median(slopes)def mann_kendall(x):"""计算 Mann-Kendall 检验的统计量、Z 值和 p 值"""n = len(x)s = 0for i in range(n - 1):for j in range(i + 1, n):s += np.sign(x[j] - x[i])var_s = n * (n - 1) * (2 * n + 5) / 18if s > 0:z = (s - 1) / np.sqrt(var_s)elif s < 0:z = (s + 1) / np.sqrt(var_s)else:z = 0p = 2 * (1 - norm.cdf(abs(z)))return s, z, pfor y in range(0, 45):  # 45行excel记录xi = list(df.loc[y].values)# print(xi)xii = xi[1:]# print(xii)x = xiislop = sen_slope(x)s, z, p = mann_kendall(x)print(slop, s, z, p)# print("Sen's slope:", slop)# print("Mann-Kendall statistic:", s)# print("Mann-Kendall检验的Z值：", z)# print("Mann-Kendall p-value:", p)

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