python用Numerical Weather Prediction (NWP)预测天气代码

要使用Numerical Weather Prediction (NWP)模型进行天气预测，您需要首先获取气象数据，然后使用适当的库和算法进行处理和分析。以下是一个示例代码，可以帮助您开始编写自己的天气预测应用程序。

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
import metpy.calc as mpcalc
from metpy.units import units
from datetime import datetime

# 配置气象数据路径和文件名
data_dir = 'path/to/data'
filename = 'weather_data.nc'

# 加载气象数据
ds = xr.open_dataset(data_dir + filename)

# 选择您感兴趣的变量和时间范围
start_time = datetime(2021, 7, 1, 0)
end_time = datetime(2021, 7, 2, 0)
var = 'temperature'
level = 850 * units.hPa

# 提取变量和时间范围的数据
data = ds[var].sel(time=slice(start_time, end_time), level=level)

# 计算温度的垂直梯度
delta_z = np.ones_like(data.values) * 100 * units.m
delta_temp = mpcalc.first_derivative(data, delta_z)

# 绘制温度和垂直温度梯度图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
ax.plot(data.time, data.mean(axis=(1, 2)), label='Temperature')
ax.plot(delta_temp.time, delta_temp.mean(axis=(1, 2)), label='Temperature Gradient')
ax.set_xlabel('Time')
ax.set_ylabel('Temperature (K)')
ax.legend()

plt.show()

以上代码假设您已经有了一些气象数据，并将其存储在一个名为`weather_data.nc`的NetCDF文件中。您需要根据实际情况修改数据路径和文件名。此外，代码使用了一些Python库，例如`numpy`，`pandas`，`xarray`和`matplotlib`，需要先安装这些库。