使用 matplotlib 在 python 上使用 netCDF

如何解决使用 matplotlib 在 python 上使用 netCDF

所以我在编程方面很新,目前正在对 netCDF .nc 文件进行一些研究以使用 python。我有以下代码,我确信它不起作用。此处的目标是绘制随时间变化的 10m u 风分量的简单折线图。 我认为的问题是风的 10m u 分量具有(时间 = 840,expver = 2,纬度 = 19,经度 = 27)的 4D 形状,而时间仅为(时间 = 840)。 任何答复或想法将不胜感激!代码如图所示:

from netCDF4 import Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

nc = Dataset(r'C:\WAIG\Python\ERA5_py01\Downloaded_nc_file/test_era5.nc','r')

for i in nc.variables:
    print(i)

lat = nc.variables['latitude'][:]
lon = nc.variables['longitude'][:]
time = nc.variables['time'][:]
u = nc.variables['u10'][:]


plt.plot(np.squeeze(u),np.squeeze(time))
plt.show()

解决方法

是的,您的风代表了模型网格(纬度、经度)的每个位置处的 10m 风,并在 exper 上标注了尺寸——不确定最后一个是什么。您需要选择 u 的一个子集。例如,让我们选择 exper=1,以及 lat=8lon=12 的纬度/经度索引(不确定它们会在哪里:

exper_index = 1
lat_index = 8
lon_index = 12
# ':' below means "full slice"--take everything along that dimension
plt.plot(u[:,exper_index,lat_index,lon_index],time)
plt.title(f'U at latitude {lat[lat_index]},longitude {lon[lon_index]}')
plt.show()
,

您是否尝试过使用 xarray

我认为阅读 netCDF4 文件并使用 matplotlib 绘制它会更容易。

这很简单:

import xarray as xr
ds = xr.open_dataset('C:\WAIG\Python\ERA5_py01\Downloaded_nc_file/test_era5.nc')

这条线将绘制水平均值 U10 的时间序列

ds['u10'].mean(['longitude','latitude']).plot()

您还可以使用 selisel 方法按特定维度中的值或索引进行选择:

此行选择第 10 个纬度和第 5 个经度并绘制它。在这种情况下,我对纬度和经度的特定索引感兴趣,而不是实际单位。

ds['u10'].isel(latitude=10,longitude=5).plot()

此行选择最接近给定值的纬度和经度值并绘制它。在这种情况下,我对实际单位中的纬度和经度值感兴趣。

ds['u10'].sel(latitude=-15,longitude=40,method='nearest').plot()

查看他们的 documentation 以了解有关 xarray 的更多信息。

我希望这个解决方案更适合您的情况,并且它还向您介绍了这个很棒的工具。如果您还需要这方面的帮助,请告诉我。

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