用南海温盐数据，画出南海水团TS图，温盐数据是分开的nc文件，请问代码怎么写？

要在Python中使用iris库来读取并合并南海的温盐数据（分别存储在nc文件中），然后绘制TS图，可以参考以下步骤编写代码。假设你已经有了nc文件的文件路径列表`file_paths`，且它们对应的是温度(`temperature.nc`)和盐度(`salinity.nc`)。

# 首先安装必要的库，如iris、matplotlib和numpy
!pip install iris matplotlib numpy

import iris
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取文件路径列表
temp_file = file_paths[0]  # 温度数据
salt_file = file_paths[1]   # 盐度数据

# 读取数据
temperature_cube = iris.load_cube(temp_file)
salinity_cube = iris.load_cube(salt_file)

# 确保数据维度一致
assert temperature_cube.shape == salinity_cube.shape

# 将时间轴设置为第一维，因为许多海洋数据可能按时间排序
temperature_cube = temperature_cube[:, :, ...]
salinity_cube = salinity_cube[:, :, ...]

# 计算年平均值（假设是时间序列数据）
annual_mean_temp = temperature_cube.collapsed('time', iris.analysis.MEAN)
annual_mean_sal = salinity_cube.collapsed('time', iris.analysis.MEAN)

# 创建TS图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(annual_mean_temp.data, annual_mean_sal.data, 'o-')
plt.xlabel('年平均温度 (℃)')
plt.ylabel('年平均盐度 (g/kg)')
plt.title('南海海水温度与盐度的年度变化')
plt.grid(True)
plt.show()

记得替换`file_paths`为你实际的文件路径，同时根据数据的具体结构调整时间轴和其他轴的操作。