File:Benthic do18 53-00 ma 1.svg
Original file (SVG file, nominally 1,440 × 720 pixels, file size: 76 KB)
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Summary edit
| Description |
English: Benthic delta-O18 curve, 5.5 - 0 million years ago |
| Date | |
| Source | Own work |
| Author | Merikanto |
Source of data is
Lisiecki, L. E., and M. E. Raymo (2005), A Pliocene-Pleistocene stack of 57 globally distributed benthic d18O records, Paleoceanography, 20, PA1003, doi:10.1029/2004PA001071.
https://lorraine-lisiecki.com/stack.html
https://lorraine-lisiecki.com/LR04stack.txt
-
- drawing climate diagram in python 3
-
- 21.6.2022 v. 0002.0012
-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import interpolate
from matplotlib.ticker import (MultipleLocator, AutoMinorLocator)
import scipy.signal
datafilename="lisiecki2.csv"
captioni="Benthic D-O18"
savename="benthic_do18_53-00_ma 1.svg"
figsizex=16
figsizey=8
dfin0=pd.read_csv(datafilename, sep=";")
- dfin0=pd.read_csv(datafilename, sep=" ")
- quit(-1)
lst1=['timeka','deltao18','error']
dfin1 = dfin0[dfin0.columns.intersection(lst1)]
x0=dfin1['timeka']
y0=dfin1['deltao18']
x=np.array(x0).astype(float)/1000
y=np.array(y0).astype(float)
size0=16
size1=18
size2=20
size3=24
print (x)
print (y)
- quit(-1)
- y_savgol = scipy.signal.savgol_filter(y,31, 3)
y_savgol = scipy.signal.savgol_filter(y,31, 3)
- y_running = running_mean(y, 31)
x_sm = np.array(x)
y_sm = np.array(y)
x_smooth = np.linspace(x_sm.min(), x_sm.max(), 20000)
funk1 = interpolate.interp1d(x_sm, y_sm, kind="cubic")
y_smooth = funk1(x_smooth)
fig, ax1 = plt.subplots()
- ax1.axis((11600,14000,0,ymax1))
- ax1.set_xlim(2200,3600)
- ax1.set_xlim(0,2600)
ax1.set_xlim(0,5.3)
ax1.set_ylim(2.5,5.2)
- ax1.set_ylim(-35.0, -42.0)
plt.gca().invert_xaxis()
plt.gca().invert_yaxis()
ax1.set_ylabel('delta-O18', color='#0000ff', fontsize=size2+2)
ax1.plot(x,y, color="#007f00", linewidth=5,label="Benthic delta-O18")
- ax1.plot(x_smooth,y_smooth, color="#0000ff", linewidth=3,label="NGRIP delta-O18")
- x1.plot(x,y_savgol, color="#b0FFb0", linewidth=3,linestyle="--", label="SavGol filter, 21 and 3")
- ax1.plot(x,y_running, color="#FF0000", linewidth=3)
- ax1.plot(x,data_avg1, color="#ff0000", linewidth=2, linestyle=":", label="Average of NGRIP, GISP, GISP2 delta-O18")
ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=size2)
ax1.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(100))
ax1.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(10))
ax1.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1.0))
ax1.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.1))
ax1.grid(which='major', linestyle='-', linewidth='0.1', color='black')
ax1.grid(which='minor', linestyle=':', linewidth='0.1', color='black')
ax1.set_xlabel('Age Ma BP', color="darkgreen", fontsize=size2)
ax1.set_title(captioni, fontsize=size3, color="#0000af")
plt.legend(fontsize=size0)
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(figsizex, figsizey, forward=True)
plt.savefig(savename, format="svg", dpi = 100)
plt.show()
Data
timeka;deltao18;error
0.0;3.23;0.03
1.0;3.23;0.04
2.0;3.18;0.03
3.0;3.29;0.03
4.0;3.30;0.03
5.0;3.26;0.03
6.0;3.33;0.04
7.0;3.37;0.04
8.0;3.42;0.03
9.0;3.38;0.04
10.0;3.52;0.04
11.0;3.60;0.04
12.0;3.92;0.05
13.0;4.06;0.04
14.0;4.28;0.03
15.0;4.49;0.04
16.0;4.75;0.03
17.0;4.88;0.04
18.0;5.02;0.03
19.0;4.96;0.03
20.0;4.99;0.04
21.0;4.91;0.03
22.0;4.88;0.03
23.0;4.86;0.03
24.0;4.81;0.04
25.0;4.82;0.02
26.0;4.67;0.04
27.0;4.75;0.04
28.0;4.75;0.03
29.0;4.73;0.03
30.0;4.62;0.04
31.0;4.62;0.03
32.0;4.60;0.03
33.0;4.58;0.03
34.0;4.59;0.03
35.0;4.54;0.02
36.0;4.45;0.03
37.0;4.46;0.03
38.0;4.41;0.03
39.0;4.55;0.03
40.0;4.55;0.03
41.0;4.51;0.05
42.0;4.50;0.03
43.0;4.46;0.04
44.0;4.48;0.03
45.0;4.33;0.04
46.0;4.36;0.05
47.0;4.38;0.04
48.0;4.45;0.04
49.0;4.46;0.03
50.0;4.34;0.04
51.0;4.33;0.05
52.0;4.31;0.04
53.0;4.44;0.03
54.0;4.38;0.04
55.0;4.31;0.03
56.0;4.35;0.04
57.0;4.43;0.04
58.0;4.49;0.06
59.0;4.43;0.04
60.0;4.60;0.04
61.0;4.51;0.05
62.0;4.60;0.04
63.0;4.53;0.04
64.0;4.36;0.06
65.0;4.48;0.05
66.0;4.57;0.04
67.0;4.44;0.05
68.0;4.42;0.06
69.0;4.47;0.05
70.0;4.32;0.04
71.0;4.22;0.05
72.0;4.21;0.04
73.0;4.23;0.04
74.0;4.03;0.04
75.0;3.95;0.04
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77.0;4.08;0.05
78.0;4.05;0.03
79.0;4.05;0.05
80.0;3.90;0.04
81.0;3.82;0.04
82.0;3.80;0.04
83.0;3.83;0.04
84.0;3.82;0.04
85.0;3.95;0.06
86.0;4.06;0.05
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89.0;4.08;0.04
90.0;4.06;0.05
91.0;4.03;0.04
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93.0;3.90;0.03
94.0;3.84;0.04
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96.0;3.75;0.03
97.0;3.83;0.04
98.0;3.90;0.04
99.0;3.78;0.06
100.0;3.81;0.06
101.0;3.92;0.05
102.0;3.86;0.05
103.0;3.88;0.04
104.0;3.92;0.05
105.0;3.85;0.06
106.0;4.00;0.04
107.0;4.04;0.05
108.0;4.11;0.04
109.0;4.12;0.05
110.0;4.04;0.05
111.0;4.02;0.05
112.0;4.03;0.04
113.0;3.93;0.05
114.0;3.81;0.05
115.0;3.71;0.04
116.0;3.58;0.04
117.0;3.54;0.05
118.0;3.44;0.06
119.0;3.30;0.03
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128.0;3.71;0.07
129.0;3.90;0.08
130.0;3.67;0.09
131.0;3.81;0.09
132.0;4.20;0.06
133.0;4.41;0.05
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137.0;4.80;0.05
138.0;4.89;0.04
139.0;4.87;0.05
140.0;4.98;0.05
141.0;4.81;0.05
142.0;4.75;0.06
143.0;4.78;0.05
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145.0;4.74;0.05
146.0;4.77;0.05
147.0;4.82;0.05
148.0;4.71;0.05
149.0;4.75;0.04
150.0;4.75;0.06
151.0;4.66;0.06
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157.0;4.74;0.04
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369.0;4.38;0.04
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372.0;4.42;0.04
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377.0;4.20;0.04
378.0;4.19;0.03
379.0;4.17;0.05
380.0;4.19;0.05
381.0;4.15;0.03
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| current | 09:13, 21 June 2022 | | 1,440 × 720 (76 KB) | Merikanto (talk | contribs) | Uploaded own work with UploadWizard |
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