广告
返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >python读取nc数据并绘图的方法实例
  • 353
分享到

python读取nc数据并绘图的方法实例

2024-04-02 19:04:59 353人浏览 独家记忆

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录获取nc数据的相关信息绘图用matplotlib绘图用Basemap绘图用Cartopy绘图总结获取nc数据的相关信息 from netCDF4 import Dataset i

获取nc数据的相关信息

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt

path = "F:\\OCO2.SIF.all.daily.2001.nc"
csv_path = "F:\\test.csv"
dst = Dataset(path, mode='r', fORMat="netCDF4")

 print(dst.variables.keys())
    data = dst.variables['all_daily_sif'][:]
    print(data.shape)
    # 输出结果如下:
    # dict_keys(['lat', 'lon', 'doy', 'all_daily_sif'])
    # (92, 360, 720)
    #可见有92个时间序列,经度(lon)、纬度(lat)的取值有720,360个

    # # 查看数据经纬度范围,经度-179.75~179.75,其中负值为西经,正值为东经;纬度正为北纬,负为南纬
    # # 格点分辨率为0.5度
    long = dst.variables['lon'][:]
    lati = dst.variables['lat'][:]
    print(long[0], long[-1], lati[0], lati[-1])
    print(long.shape, lati.shape)

绘图

用matplotlib绘图

参考文献1

 # plt对某个doy的全球sif值作图。左半部分为西半球,右边是东半球
    # 选了doy为10的sif数据作图
    plt.contourf(long, lati, data[10, :, :] )
    plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal")
    plt.show()

运行结果:

用Basemap绘图

参考文献2

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt

    lat = dst.variables['lat'][:]
    lon = dst.variables['lon'][:]
    data = dst.variables['all_daily_sif'][:]    
    data[10] = data[10]
    # use .shape function to check that arrays have
    # the correct size.
    # e.g. lon.shape
    print(data[10].shape)

    lon0 = lon.mean()
    lat0 = lat.mean()
    # 设置投影方式:cyl为圆柱投影、还可设置merc为mercator投影 llcrnrlat为起始lat;urcrnrlat为终止lat
    # m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=lat[0], urcrnrlat=lat[-1], \
    #              llcrnrlon=lon[0], urcrnrlon=lon[-1], ax=ax1)
   # 参数 "resolution" 用于控制地图面积边缘的精细程度,有'l'和'h'两种取值
    m = Basemap(lat_0=lat0, lon_0=lon0,projection='cyl',resolution='l')
    # 绘制等经纬度线 纬度每隔20度画一条线,且标注经纬度
    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)
    m.drawcoastlines()# 绘制海岸线
    # m.drawcountries(linewidth=0.25)  # 绘制国界线
    # m.readshapefile('F:\E\data\grass_yield\shp\quhua\\省', 'states')  # 读取中国各省边界,并绘图

    lon, lat = np.meshgrid(lon, lat)
    xi, yi = m(lon, lat)
    # cmap是颜色,还可选‘jet'、‘spring'、‘winter'、'summer'、'autumn'
    cs = m.contourf(xi, yi, data[10],  cmap='summer')
    # pad指位置,
    cbar = m.colorbar(cs, location='bottom', pad="10%",format='%.1f')
    # cbar = m.colorbar(C, 'right', ticks=np.arange(-128, 128, 40), format='%.1f')
    font1 = {'family': 'DejaVu Sans', 'weight': 'normal', 'size': 16}
    plt.title('CSIF', font1)
    plt.show()

运行效果:

用Cartopy绘图

参考文献3

此前 python 最常用的地图包是 Basemap,然而它将于 2020 年被弃用,官方推荐使用 Cartopy 包作为替代。Cartopy 是英国气象局开发的地图绘图包,实现了 Basemap 的大部分功能,还可以通过 Matplotlib 的 api 实现丰富的自定义效果。

安装Cartopy包

下载安装OSGeo4W4

参考文献:https://zhuanlan.zhihu.com/p/129351199 

参考文献:Https://blog.csdn.net/weixin_39618339的plt画图像图例的位置怎么写代码_用basemap画气象图 

参考文献: https://zhajiman.GitHub.io/ 

https://trac.osgeo.org/osgeo4w/

总结

到此这篇关于Python读取nc数据并绘图的文章就介绍到这了,更多相关python读取nc数据绘图内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: python读取nc数据并绘图的方法实例

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/117759.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

本篇文章演示代码以及资料文档资料下载

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档
猜你喜欢
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作