使用python从netCDF中提取和绘制数据

我对使用python获取科学数据很感兴趣，所以如果有任何不清楚的地方，请提前道歉。我有一个netCDF4文件，其中包含多个变量，包括纬度，经度和密度。我想只用密度值从坐标35-40 N和100-110 W. 使用python从netCDF中提取和绘制数据

import numpy as np 
import netCDF4 as nc 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap 

in: f = nc.Dataset('C:\\Users\\mdc\\data\\density.nc', 'r') 

in: f.variables['latitude'].shape 
out:(120000,)

之间

（变量经度和密度具有相同的形状）

到上绘制matplotlib底图变密度

我被困在试图找到一种方法来提取符合[35 < lat -110 < -110 < -100]的标准的经度和纬度坐标对（及其相关密度值）。任何建议如何做到这一点将不胜感激。

我已经尝试提取每个相关变量并将它们编译成2d数组，但我还没有想出如何仅选择我需要的数据。

lats = f.variables['latitude'][:] 
lons = f.variables['longitude'][:] 
dens = f.variables['density'][:] 
combined = np.vstack((lats,lons,dens)) 

in: combined 
out: array([[ -4.14770737e+01, -3.89834557e+01, -3.86000137e+01, ..., 
     4.34283943e+01, 4.37634315e+01, 4.40338402e+01], 
    [ 1.75510895e+02, 1.74857147e+02, 1.74742798e+02, ..., 
     7.83558655e+01, 7.81687775e+01, 7.80410919e+01], 
    [ 7.79418945e-02, 7.38342285e-01, 9.94934082e-01, ..., 
     5.60119629e-01, -1.60522461e-02, 5.52429199e-01]], dtype=float32)

至于绘图我试图绘制坐标对由不同的颜色，而不是大小，根据他们的密度值。

m = Basemap(projection='robin', resolution='i', lat_0 = 37, lon_0 = -105) 
m.drawcoastlines() 
for lats,lons,dens in zip(lats,lons,dens): 
    x,y = m(lats,lons) 
    size = dens*3 
    m.plot(x,y, 'r', markersize=size) 
plt.show()

来源

2015-04-23 mdc

什么是数据选择问题？（不要在评论中回答，在OP（_Original Post_）中清楚说明。颜色部分比较容易 - 使用'scatter'而不是'plot'并开始将密度数组传递给'c' kwarg：http ：//matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.scatter – cphlewis

你可以发布一个链接到数据集？ –

数据选择，使用熊猫（不能在这里安装的netCDF，对不起，和熊猫是令人满意的）：

import pandas as pd 
tinyd = pd.DataFrame(np.array(
    [[ -4.14770737e+01, -3.89834557e+01, -3.86000137e+01, 
     4.34283943e+01, 4.37634315e+01, 4.40338402e+01], 
    [ 1.75510895e+02, 1.74857147e+02, 1.74742798e+02, 
     7.83558655e+01, 7.81687775e+01, 7.80410919e+01], 
    [ 7.79418945e-02, 7.38342285e-01, 9.94934082e-01, 
     5.60119629e-01, -1.60522461e-02, 5.52429199e-01]]).T, 
     columns=['lat','lon','den']) 

mask = (tinyd.lat > -39) & (tinyd.lat < 44) & \ 
     (tinyd.lon > 80) & (tinyd.lon < 175) 

toplot = tinyd[mask] 
print(toplot)

  lat   lon  den 
1 -38.983456 174.857147 0.738342 
2 -38.600014 174.742798 0.994934

plt.scatter(toplot.lat, toplot.lon, s=90, c=toplot.den) 
plt.colorbar()

enter image description here

密谋底图顶部是相同的，您可以指定不同的色彩地图等。

来源

2015-04-24 03:20:23 cphlewis

使用python从netCDF中提取和绘制数据

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