基于python\numpy\pandas\xarray\matplotlib的气象数据处理、程序设程序设计及绘图

# Cartopy的应用 ### 引用的库 ```python import numpy as np import xarray as xr import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER np.set_printoptions(suppress=True) # 关闭科学计数法 matplotlib.rc("font", family='MicroSoft YaHei', weight='bold', size=12) # 设置中文 ``` ### 创建地图 ```python def creatmap(): proj = ccrs.PlateCarree() # 创建投影 fig = plt.figure(figsize=(15, 8), dpi=80) # 创建页面 ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) # 子图 # 设置地图属性 # ax.add_feature(cfeat.RIVERS.with_scale('50m'), zorder=1) # rivers # ax.add_feature(cfeat.LAKES.with_scale('50m'), zorder=1) # lakers ax.add_feature(cfeat.BORDERS.with_scale('50m'), linewidth=1, zorder=1) # 国界 ax.add_feature(cfeat.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidth=1, zorder=1) # 海岸线 # 设置网格点属性 gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True, linewidth=0.8, color='k', alpha=0.5, linestyle='--') gl.toplabels_top = False # 关闭顶端标签 gl.rightlabels_right = False # 关闭右侧标签 gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER # x轴设为经度格式 gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER # y轴设为纬度格式 return fig, ax ``` > 可以单独设置一个文件，如create_map.py以后其他文件需要画图时直接import这个文件,如work1.py示例 ```python from cartopy1.create_map import * # 建立地图 fig,ax= creatmap() ``` > 如果没出图，尝试以下设置步骤：File ——> Settings ——> Tools ——> Python Scientific ——> 取消勾选 Show plots in toolwindow - 使用地图时，某些地图属性不要使用时可以在creatmap()函数中将其注释掉 - 其他类型的地图投影可以自行去官方文档查看 ### 进行第一次绘图测试 运用xarray1文件中的示例及数据，在work1.py文件中进行绘图测试 ```python # 按时间计算平均值 airmean = air.sel(time=slice('1961-01-01','1990-12-01')).mean(dim='time') # 绘图 airmean.sel(level=925).plot.contourf(ax=ax,levels=np.arange(-45, 46, 1),cmap='coolwarm',#Spectral_r transform=ccrs.PlateCarree()) ``` 绘图语句中： - airmean 为xarray的DataArray或DataSet类型数据集 - sel(level=925) 是取925hPa - .plot.contourf 是基于matpllib的绘图函数 contourf是填色图 contour是等高线图 - ax=ax 是在设置的地图画图上绘图，一般不用更改 - levels 绘图数值范围，此处设置-45℃~45℃，(步长为1可省略)，类似list类型的序列可以作为参数 - cmap 是填色图的色标选择 常用coolwarm，Spectral_r(加_r是色标反向)，其他类型查看[文档](https://matplotlib.org/2.0.2/users/colormaps.html) - transform=ccrs.PlateCarree() 对应地图的投影类型，一般不用更改 ### 绘图：高度场、距平场、风场综合 如work2.py示例，数据同样来源于[NCEP-DOE Reanalysis 2: Pressure Level](https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis2.pressure.html) ```python # 创建地图 fig, ax = creatmap() # 设置绘图范围 img_extent = [30, 150, 0, 70] ax.set_extent(img_extent, crs=ccrs.PlateCarree()) lon, lat = file.lon, file.lat # 色标信息 cbar_kwargs = cbar_kwargs = { 'orientation': 'horizontal', # 水平 'label': '高度场距平 单位： gpm', 'shrink': 0.5, # 缩小 } # 高度场距平 (hgt - hgtmean).plot.contourf(levels=np.arange(-40, 60, 5), ax=ax, cmap='coolwarm', cbar_kwargs=cbar_kwargs, transform=ccrs.PlateCarree()) # 高度场等高线 h = hgt.plot.contour(levels=np.arange(4880, 5960, 20), ax=ax, linewidths=1.2, colors='black', transform=ccrs.PlateCarree()) # 等值线上的数值信息 plt.clabel(h, inline=1, fontsize=10, fmt='%1.0f', colors='black') # 风场 ax.quiver(lon, lat, (u - umean), (v - vmean), transform=ccrs.PlateCarree(), width=0.0025, scale=200, color='g') # 标题 plt.title('2020年夏季500hPa位势高度场（等值线）和距平场（阴影区）及850hPa风场距平（箭头）') plt.savefig('../images/2020年夏季500hPa位势高度场（等值线）和距平场（阴影区）及850hPa风场距平（箭头）.png') ``` #### 需要注意的： - 由于出现了 ax.quiver 这个文件必须要def createmap() 不然会出现bug,可能是由于变量的作用范围引起的问题 - 由于图层覆盖，一般先画填色，再画等值线和风场 - 色标信息不需要调整时用默认的可以在contourf中不写 - 每个函数的颜色属性名不一样，如contourf对应cmap,contourd和clabel对应colors,quiver对应color - quiver 需要四个参数:前两个是经纬度信息，一般直接引用nc文件的；后两个分别为u，v分量 - quiver width，scale用于调整箭头大小及比例，没有固定数值，需要手动调参到合适情况