使用Python的netCDF4和matplotlib.basemap包进行气象数据的可视化

本文主要是介绍使用Python的netCDF4和matplotlib.basemap包进行气象数据的可视化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

首先,安装netCDF4和Basemap,Windows下和Linux下会稍微有些不一样,请自行百度。
NetCDF4:https://github.com/Unidata/netcdf4-python
Basemap:http://matplotlib.org/basemap/users/installing.html

下面是一个示例代码:

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemapmeteo_file = "/home/theone/Data/GreatKhingan/MERRA/MERRA2_400.inst1_2d_lfo_Nx.20131201.nc4"
fh = Dataset(meteo_file, mode='r')# 获取每个变量的值
lons = fh.variables['lon'][:]
lats = fh.variables['lat'][:]
tlml = fh.variables['TLML'][:]tlml_units = fh.variables['TLML'].units# 经纬度平均值
lon_0 = lons.mean()
lat_0 = lats.mean()m = Basemap(lat_0=lat_0, lon_0=lon_0)
lon, lat = np.meshgrid(lons, lats)
xi, yi = m(lon, lat)# Plot Data
# 这里我的tlml数据是24小时的,我这里只绘制第1小时的(tlml_0)
tlml_0 = tlml[0:1:, ::, ::]
cs = m.pcolor(xi, yi, np.squeeze(tlml_0))# Add Grid Lines
# 绘制经纬线
m.drawparallels(np.arange(-90., 91., 20.), labels=[1,0,0,0], fontsize=10)
m.drawmeridians(np.arange(-180., 181., 40.), labels=[0,0,0,1], fontsize=10)# Add Coastlines, States, and Country Boundaries
m.drawcoastlines()
m.drawstates()
m.drawcountries()# Add Colorbar
cbar = m.colorbar(cs, location='bottom', pad="10%")
cbar.set_label(tlml_units)# Add Title
plt.title('Surface Air Temperature')
plt.show()fh.close()

运行结果:
Basemap可视化

这篇关于使用Python的netCDF4和matplotlib.basemap包进行气象数据的可视化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/954462

相关文章

Python安装时常见报错以及解决方案

《Python安装时常见报错以及解决方案》:本文主要介绍在安装Python、配置环境变量、使用pip以及运行Python脚本时常见的错误及其解决方案,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录一、安装 python 时常见报错及解决方案(一)安装包下载失败(二)权限不足二、配置环境变量时常见报错及

Python中顺序结构和循环结构示例代码

《Python中顺序结构和循环结构示例代码》:本文主要介绍Python中的条件语句和循环语句,条件语句用于根据条件执行不同的代码块,循环语句用于重复执行一段代码,文章还详细说明了range函数的使... 目录一、条件语句(1)条件语句的定义(2)条件语句的语法(a)单分支 if(b)双分支 if-else(

Python itertools中accumulate函数用法及使用运用详细讲解

《Pythonitertools中accumulate函数用法及使用运用详细讲解》:本文主要介绍Python的itertools库中的accumulate函数,该函数可以计算累积和或通过指定函数... 目录1.1前言:1.2定义:1.3衍生用法:1.3Leetcode的实际运用:总结 1.1前言:本文将详

Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式

《Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式》本文介绍了DJL库的背景和基本功能,包括NDArray的创建、数学运算、数据获取和设置等,同时,还展示了如何使用NDArray进行数据预处理... 目录1 NDArray 的背景介绍1.1 架构2 JavaDJL使用2.1 安装DJL2.2 基本操

在不同系统间迁移Python程序的方法与教程

《在不同系统间迁移Python程序的方法与教程》本文介绍了几种将Windows上编写的Python程序迁移到Linux服务器上的方法,包括使用虚拟环境和依赖冻结、容器化技术(如Docker)、使用An... 目录使用虚拟环境和依赖冻结1. 创建虚拟环境2. 冻结依赖使用容器化技术(如 docker)1. 创

浅析如何使用Swagger生成带权限控制的API文档

《浅析如何使用Swagger生成带权限控制的API文档》当涉及到权限控制时,如何生成既安全又详细的API文档就成了一个关键问题,所以这篇文章小编就来和大家好好聊聊如何用Swagger来生成带有... 目录准备工作配置 Swagger权限控制给 API 加上权限注解查看文档注意事项在咱们的开发工作里,API

Java数字转换工具类NumberUtil的使用

《Java数字转换工具类NumberUtil的使用》NumberUtil是一个功能强大的Java工具类,用于处理数字的各种操作,包括数值运算、格式化、随机数生成和数值判断,下面就来介绍一下Number... 目录一、NumberUtil类概述二、主要功能介绍1. 数值运算2. 格式化3. 数值判断4. 随机

Python创建Excel的4种方式小结

《Python创建Excel的4种方式小结》这篇文章主要为大家详细介绍了Python中创建Excel的4种常见方式,文中的示例代码简洁易懂,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴可以学习一下... 目录库的安装代码1——pandas代码2——openpyxl代码3——xlsxwriterwww.cppcns.c

Spring排序机制之接口与注解的使用方法

《Spring排序机制之接口与注解的使用方法》本文介绍了Spring中多种排序机制,包括Ordered接口、PriorityOrdered接口、@Order注解和@Priority注解,提供了详细示例... 目录一、Spring 排序的需求场景二、Spring 中的排序机制1、Ordered 接口2、Pri

Springboot 中使用Sentinel的详细步骤

《Springboot中使用Sentinel的详细步骤》文章介绍了如何在SpringBoot中使用Sentinel进行限流和熔断降级,首先添加依赖,配置Sentinel控制台地址,定义受保护的资源,... 目录步骤 1: 添加 Sentinel 依赖步骤 2: 配置 Sentinel步骤 3: 定义受保护的