写个代码，sst.nc以上nc数据包含了1950-2000年冬季sst冬季距平数据，利用该数据计算NINO3.4指数，其经纬度范围在170w-120w，5s-5n之间的sst加权均值（以cos（lat）的方式进行加权），然后绘制NINO4.3指数的时间序列图为子图（a），绘制NINO4.3与全场的相关系数图为子图（b）

好的，这是一个需要调用一些Python库的问题，我会尽力为您解答。首先，我们需要导入一些必要的库：

import numpy as np
import netCDF4 as nc
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们需要读取数据文件并提取所需区域的数据：

# 读取数据文件
data = nc.Dataset('sst.nc')

# 提取所需区域的数据
sst = data.variables['sst'][:, 0, 5:10, 345:360]
lat = data.variables['lat'][5:10]
lon = data.variables['lon'][345:360]

接下来，我们需要计算NINO3.4指数：

# 计算NINO3.4指数
cos_lat = np.cos(np.radians(lat))
wgt_sst = np.average(sst, axis=(1, 2), weights=cos_lat)
nino34 = (wgt_sst - np.mean(wgt_sst))/np.std(wgt_sst)

然后，我们可以绘制NINO3.4指数的时间序列图：

# 绘制NINO3.4指数的时间序列图
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))

ax[0].plot(data.variables['time'][:], nino34)
ax[0].set_xlabel('Time')
ax[0].set_ylabel('NINO3.4')

# 计算NINO4.3与全场的相关系数
nino43 = np.average(data.variables['sst'][:, 0, 0:5, 160:210], axis=(1, 2))
corr = np.corrcoef(nino43, nino34)[0, 1]

# 绘制NINO4.3与全场的相关系数图
ax[1].scatter(nino43, nino34)
ax[1].set_xlabel('NINO4.3')
ax[1].set_ylabel('NINO3.4')
ax[1].set_title('Correlation = {:.2f}'.format(corr))

plt.show()

这样，就可以得到NINO3.4指数的时间序列图和NINO4.3与全场的相关系数图了。希望对您有所帮助！