我为何钟情于 IDL 语言
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我为何钟情于 IDL 语言
匿名作者 2014年10月2日，星期四
在上周的IDL Data Point专栏中，不仅描述了在IDL中执行任务是多么简单，还说明了IDL如何提供了不止一种完成任务的方法。
尽管有些方法比其他方法更高效，但有时我希望为一个小项目快速编写代码。如果我想要轻松处理或可视化某些数据而不费太多力气，IDL是一个极佳的工具。一旦代码写好，我可以用一些技巧进行调整，使其更高效。这很容易做到，因为在IDL工作台（IDL workbench）中，我可以通过快速点击按钮重新编译代码，而无需担心使用编译器。
这里有一个我刚刚想到的例子。给定怀俄明大学大气探空资料存档提供的大气探空数据（简单来说，这是从气象气球收集的数据），绘制相对湿度与高度的关系图。在该网站上，选择输出格式为"文本：列表"，选择一个日期并点击一个地点。复制原始文本数据（忽略底部的标题和站点信息），并将其粘贴到一个纯文本文件中。
现在，我可以用10行IDL代码来读取和绘制这些数据：
file = dialog_pickfile()
nLines = File_Lines(file)
openr, unit, file, /GET_LUN
txtData = StrArr(nLines)
readf, unit ,txtData
Free_Lun, unit
data = (StrSplit(txtData, ' ', /EXTRACT)).ToArray()
height = Long(data[*,1]); 以米为单位的高度在第二列
rh = Long(data[*,4]); 相对湿度（百分比）在第五列
p = plot(rh, height, 'r1D-', TITLE='RH vs. Height', XTITLE='RH (%)', YTITLE='Height (m)')
运行代码时，会弹出一个对话框，让你选择你保存的文本文件。现在会显示一张图。
使用新的图形界面，我可以轻松地用一些文本和箭头来标注这张图。
你能想象在C语言或任何其他非解释型语言中做这件事吗？我不能。
让我们进行更多编程乐趣。我现在想知道在哪些高度可能多云。我将任意定义多云为相对湿度大于95%（可能有更科学的方法来确定空气是否多云，但RH > 95这个条件为实施一个非常简单的算法提供了示例）。以下是提供答案的另外几行代码：
result = Where(rh gt 95, count)
isCloudy = (count gt 0)
if (isCloudy) then begin
cloudLayers = height[result]
endif
print, isCloudy
print, cloudLayers
这展示了在IDL中设计和开发算法是多么容易。我甚至不需要担心声明变量类型——那是IDL的职责。但IDL的能力远不止代码和用户友好的绘图工具。IDL工作台（IDL workbench）提供了设置断点、创建项目、编写宏、查看类层次结构的能力，并且它还有一个新的JSON编辑器。这些仅仅是开发中可用工具的一部分。
此外，IDL是ENVI API所使用的语言，它允许用户为ENVI添加自定义扩展。这提供了用一种简单的语言来开发定制化图像处理算法的优势。
至于效率，这里有一个链接，指向我最喜欢的关于高效IDL编程技巧的参考资料：IDL高效编程技巧与窍门