如何使用Python对NetCDF数据做空间相关分析

import numpy as np #数值计算用，如相关系数
import xarray as xr #读取.nc文件用
from sklearn.feature_selection import f_regression #做显著性检验
import matplotlib.pyplot as plt #绘制和展示图形用
import cartopy.crs as ccrs #绘制地图用，如果没有安装好的话，请在后台联系我
import cartopy.feature as cfeature #添加一些矢量用，这里没用到，因为我没数据
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFORMatter, LatitudeFormatter #经纬度格式设置
import cmaps #ncl的color，如果没有的话，请联系我，也可以在气象家园找到

#使用上下文管理器读取.nc数据，并提取数据中的变量，可以提前用NASA的panoply这个软件查看.nc信息
with xr.open_dataset(r'D:\inuyasha\codeX\codeLEARN\sst.DJF.mean.anom.nc') as f1:
      pre = f1['sst_anom'][:-1, :, :]  # 三维数据全取，时间，纬度+经度
      lat, lon = f1['lat'], f1['lon'] #提取经纬度，后面格网化需要用到
pre2d = np.array(pre).reshape(pre.shape[0], pre.shape[1]*pre.shape[2])
#0表示行个数，1列代表的个数，2经度代表个数
with xr.open_dataset(r'D:\inuyasha\codeX\codeLEARN\pc.DJF.sst.nc') as f2:
      pc = f2['pc'][0, :]

# 相关系数计算
pre_cor = np.corrcoef(pre2d.T, pc)[:-1, -1].reshape(len(lat), len(lon))

# 做显著性检验
pre_cor_sig = f_regression(np.nan_to_num(pre2d), pc)[1].reshape(len(lat), len(lon))#用0代替NaN
area = np.where(pre_cor_sig < 0.05)
# numpy的作用又来了 
nx, ny = np.meshgrid(lon, lat)  
# 格网化经纬度，打印出来看看就知道为什么要这么做了
plt.figure(figsize=(16, 8)) #创建一个空画布
#让colorbar字体设置为新罗马字符
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
plt.rcParams['font.size'] = 16

ax2 = plt.subplot(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
# 在画布上绘图，这个叫axes，这不是坐标轴喔
ax2.coastlines(lw=0.4)
ax2.set_global()
c2 = ax2.contourf(nx, ny, pre_cor, extend='both', cmap=cmaps.nrl_sirkes, transform=ccrs.PlateCarree())
plt.colorbar(c2,fraction=0.05,orientation='horizontal', shrink=0.4, pad=0.06)
# extend关键字设置colorbar的形状，both为两端尖的，pad是距离主图的距离，其他参数WEB搜索

# 显著性打点
sig2 = ax2.scatter(nx[area], ny[area], marker='+', s=1, c='k', alpha=0.6, transform=ccrs.PlateCarree())
# 凸显显著性区域
plt.title('Correlation Analysis', fontdict={'family' : 'Times New Roman', 'size'   : 16})
#标题字体也修改为新罗马字符，数字和因为建议都用新罗马字符
ax2.set_xticks(np.arange(0, 361, 30),crs=ccrs.PlateCarree())
# 经度范围设置，nunpy的作用这不就又来了嘛
plt.xticks(fontproperties = 'Times New Roman',size=16) #修改xy刻度字体为新罗马字符
plt.yticks(fontproperties = 'Times New Roman',size=16)
ax2.set_yticks(np.arange(-90, 90, 15),crs=ccrs.PlateCarree())
# 设置y
ax2.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter(zero_direction_label = False))#经度0度不加东西
ax2.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
# 设置经纬度格式，就是多少度显示那样的，而不是一些数字
ax2.set_extent([-178, 178, -70, 70], crs=ccrs.PlateCarree())
# 设置空间范围
plt.grid(color='k')
# 画一个网格吧
plt.show()
# 显示出图形

import numpy as np
import xarray as xr
from sklearn.feature_selection import f_regression
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
import cmaps

with xr.open_dataset(r'D:\inuyasha\codeX\codeLEARN\sst.DJF.mean.anom.nc') as f1:
      pre = f1['sst_anom'][:-1, :, :]  # 三维数据全取，时间，纬度+经度
      lat, lon = f1['lat'], f1['lon']
pre2d = np.array(pre).reshape(pre.shape[0], pre.shape[1]*pre.shape[2])#0行代表的个数，1纬度，2经度
#pre2d.shape是一个39行，16020列的矩阵，T之后就变为了16020行，39列

with xr.open_dataset(r'D:\inuyasha\codeX\codeLEARN\pc.DJF.sst.nc') as f2:
      pc = f2['pc'][0, :]
#pc是一个39行的数组

# # 相关系数
pre_cor = np.corrcoef(pre2d.T, pc)[:-1, -1].reshape(len(lat), len(lon))
#pre_cor.shape,(16020,)->reshape(89,180)
# # 显著性检验

# pre_cor_sig = f_regression(np.nan_to_num(pre2d), pc)[1].reshape(len(lat), len(lon))#用0代替NaN
# area = np.where(pre_cor_sig < 0.05)

nx, ny = np.meshgrid(lon, lat)  # 格网化
nx,ny