以上为75kHz ADCP记录的观测数据（u v time dep）。完成以下任务： 原始采样频率为半小时，将原始数据处理为天平均（daily）数据，分别绘制daily数据图满足以下坐标轴形式，分别为（contourf）

您提到的是对75千赫兹ADCP(Adaptive Doppler Current Profiler)观测数据的处理，这种设备常用于海洋流速测量。从每半小时一次的原始采样转换成每日平均数据，首先需要做时间序列数据的滑动平均，通常取24次采样（一天的样本数）来进行计算，以得到每天的平均值(u和v分量)。

针对绘制天平均数据图，假设我们已经有了处理好的每日平均流速数据(`udaily`, `vdaily`)和对应的时间戳(`datetime_daily`)，可以按照以下步骤操作：

1. **数据准备**:

   import numpy as np
   from datetime import timedelta
   # 假设data是一个包含原始u, v, 时间的三维数组
   daily_data = np.mean(data.reshape(-1, 2, 30), axis=1)  # 按照时间维度滑动平均
   datetime_daily = datetime_initial + np.arange(daily_data.shape[0]) * timedelta(hours=24)

2. **绘图（使用contourf）**:

   import matplotlib.pyplot as plt
   import cartopy.crs as ccrs
   fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(10, 8), subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
   
   # 绘制u分量的等值线图
   contourf_ax = axs[0]
   contourf_ax.set_title('Daily Average u Velocity')
   contourf_u = contourf(contourf_ax, udaily, levels=np.linspace(np.min(udaily), np.max(udaily), num=10))
   colorbar(contourf_ax, contourf_u)

   # 绘制v分量的等值线图
   contourf_ax = axs[1]
   contourf_ax.set_title('Daily Average v Velocity')
   contourf_v = contourf(contourf_ax, vdaily, levels=np.linspace(np.min(vdaily), np.max(vdaily), num=10))
   colorbar(contourf_ax, contourf_v)

   for ax in axs.flat:
       ax.coastlines()
       ax.gridlines(draw_labels=True)
       ax.set_ylabel('Latitude')
       ax.set_xlabel('Longitude')

这里假设`contourf`是根据`cartopy`库绘制的等值线图，`colorbar`则是添加颜色条。