格点数据（512×128）插值成50km×50km python

您好，您可以使用Python中的xarray和Cartopy库来进行格点数据的插值和绘图，具体步骤如下：

1. 安装xarray和Cartopy库：

pip install xarray
pip install cartopy

2. 读取格点数据（假设数据文件名为data.nc）：

import xarray as xr

data = xr.open_dataset('data.nc')

3. 对数据进行插值：

from scipy.interpolate import griddata

# 定义插值后的网格
new_lats = np.arange(-90, 90.1, 0.5)
new_lons = np.arange(0, 360, 0.5)

# 获取原始数据的经纬度和值
lats = data.lat.values
lons = data.lon.values
values = data.values

# 进行插值
new_values = griddata((lats.ravel(), lons.ravel()), values.ravel(), (new_lats[None,:], new_lons[:,None]), method='linear')

4. 将插值后的数据保存为NetCDF格式：

new_data = xr.Dataset(
    data_vars={'data': (('lat', 'lon'), new_values)},
    coords={'lat': new_lats,
            'lon': new_lons})

new_data.to_netcdf('new_data.nc')

5. 使用Cartopy绘制地图：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

# 读取插值后的数据
new_data = xr.open_dataset('new_data.nc')

# 创建地图投影
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

# 绘制数据
plt.contourf(new_data.lon, new_data.lat, new_data.data, transform=ccrs.PlateCarree())

# 添加海岸线和国界线
ax.coastlines()
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle='-', alpha=.5)

# 设置坐标轴和标题
plt.xlabel('Longitude')
plt.ylabel('Latitude')
plt.title('Interpolated Data')

# 显示图像
plt.show()

这样就可以完成格点数据的插值和绘图了。注意，插值方法可以根据实际情况进行调整，这里使用的是线性插值方法。另外，插值后的数据大小为（3600, 1800），即每个格子大小为0.5度，可以根据需要进行调整。