import xarray as xr import pandas as pd import cftime ds = xr.open_dataset('/Users/guodongjie/Documents/科研/data/Temp/2016-2023.nc')

时间: 2023-08-04 16:05:16 浏览: 112
IPYNB

GEE影像转化为Xarray的可视化.ipynb

看起来您正在使用xarray库打开一个名为'2016-2023.nc'的NetCDF文件。请继续，我会尽力帮助您解决任何问题。 请注意，要成功打开NetCDF文件，您需要确保已经安装了相关的依赖项，如netcdf4、h5py等。如果您尚未安装这些依赖项，您可以使用以下命令来安装它们： ```python pip install netcdf4 h5py ``` 如果您已经安装了这些依赖项，您可以尝试运行您的代码并将结果传递给变量'ds'。如果出现错误或异常，请提供完整的错误消息以便我能更好地帮助您。
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Data_analysis_map.zip_NC_data analysis_nc文件画图_python读取NC文件画散点图

ds = xr.open_dataset('data.nc') .nc文件通常包含多个变量，如地理位置信息（lat, lon）、时间和特定的观测数据。在这个案例中，假设我们关心的变量是“辐射值”（radiation），我们可以这样获取它： ...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if __name__=='__main__': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso=sstsel.groupby('time.year').mean(dim=['lat', 'lon'])修改这段代码，求每年平均

ds = xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst = ds['sst'] sstsel = sst.sel(lat=slice(5,-5), lon=slice(360-170, 360-120)) # 5°S-5°N,170°W-120°W enso = sstsel.groupby('time.year')....

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

import xarray as xr, netCDF4 as nc, pandas as pd, numpy as np, datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker, cartopy.crs as ccrs, cartopy.feature as cfeature 2. ...

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits. basemap import Basemap import xarray as xr import pandas as pd import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1,1,1) ds.hgt.plot() plt.show() projection=ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0,color='black') ax.axvline(0,color='black') ds=nc.Dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') lon=ds.variables['lon'][:] lat=ds.variables['lat'][:] time_index=0 variable=ds.variables['hgt'][time_index,:,:] lonlon,latlat=np.meshgrid(lon,lat) plt.scatter(lonlon,latlat) plt.contourf(lon,lat,variable,cmap='jet') data = ds.variables['time'][:] long = ds.variables['lon'][:] lati = ds.variables['lat'][:] plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal") cbar=plt.colorbar plt.title('Jan 1948 to 2020: 1000mb Geopotential Height \n Seasonal Correlation w/ Jan SOI \n NCEP /NCAR Reanalysis') plt.show() plt.savefig('12.pdf')给代码改错

ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1, 1, 1) ds.hgt.plot() plt.show() projection = ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig = plt....

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var].values lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sel'

dat = xr.DataArray(dat, coords=[ds['time'], ds['level'], ds['lat'], ds['lon']], dims=['time', 'level', 'lat', 'lon']) dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if name=='main': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso=sstsel.mean(dim=['lat', 'lon'])#区域平均 ensom=enso.mean('time') #print(ensom) ensoa=enso-ensom #print(ensoa)修改这段代码，筛选出大于0.5的值

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': ds = xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst = ds['sst'] sstsel = sst.loc[:, 5:-5, 190:240] # 5°S-5...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs#投影方式 import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.font_manager import fontManager da=pd.read_csv(r'E:\python11\STATION_58237.txt',sep='\s+') print(da) tem=da['TEM'] #print(tem.shape) rhu=da['RHU'] tem_ave=[] for i in range(0,24): tem_data=tem[i:147:24] print(tem_data) tem_ave[i]=np.mean(tem_data) print(tem_ave) plt.plot(tem_ave)帮我改一下

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import ...

已知程序 import xarray as xr from collections import namedtuple import numpy as np from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter import matplotlib.ticker as mticker import cartopy.feature as cfeature import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as mcolors def region_mask(lon, lat, extents): lonmin, lonmax, latmin, latmax = extents return ( (lon >= lonmin) & (lon <= lonmax) & (lat >= latmin) & (lat <= latmax) ) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Pair = namedtuple('Pair', ['start', 'end']) time = '2023-05-04' filepath_DPR = r"C:\pythontest\zFactor\test1.nc4" extents = [110, 122, 25, 38] with xr.open_dataset(filepath_DPR) as f: lon_DPR = f['FS_Longitude'][:] lat_DPR = f['FS_Latitude'][:] zFactorFinalNearSurface = f['FS_SLV_zFactorFinalNearSurface'][:] nscan, nray = lon_DPR.shape midray = nray // 2 mask = region_mask(lon_DPR[:, midray], lat_DPR[:, midray], extents) index = np.s_[mask] lon_DPR = lon_DPR[index] lat_DPR = lat_DPR[index] zFactorFinalNearSurface = zFactorFinalNearSurface[index] for data in [ zFactorFinalNearSurface, ]: data.values[data <= -9999] = np.nan proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection=proj) ax.coastlines(resolution='50m', lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m')) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m')) ax.set_xticks(np.arange(-180, 181, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 5), crs=proj) ax.xaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.yaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extents, crs=proj) ax.tick_params(labelsize='large') def make_zF_cmap(levels): '''制作雷达反射率的colormap.''' nbin = len(levels) - 1 cmap = cm.get_cmap('jet', nbin) norm = mcolors.BoundaryNorm(levels, nbin) return cmap, norm levels_zF = [0, 1, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45] cmap_zF, norm_zF = make_zF_cmap(levels_zF) im = ax.contourf( lon_DPR, lat_DPR, zFactorFinalNearSurface, levels_zF, # 三个物理量为 (500, 49)就是在500*49的格点上赋予这三个物理量 cmap=cmap_zF, norm=norm_zF, extend='both', transform=proj ) cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, ticks=levels_zF) cbar.set_label('zFactor (dBZ)', fontsize='large') cbar.ax.tick_params(labelsize='large') ax.set_title(f'DPR zFactor on {time}', fontsize='x-large') plt.show()如何将其中的zFactorFinal变量变为二维

在这段代码中，zFactorFinalNearSurface的shape是(500, 49)，其中第一维是nscan(扫描线数)，第二维是nray(每个扫描线的射线数)。如果要将zFactorFinalNearSurface变为二维数组，可以将nscan和nray相乘得到总的格点数...

def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre']修改这段代码，读取1961-2021年的数据

import xarray as xr def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2021')) return pre 这里使用 slice() 函数来选择时间范围，左闭右开区间。sel() 方法中的...

ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2010-08-31')) print(pre.values)怎么读出不是nan的数据

ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2010-08-31')) # 找到非 NaN 的值的索引 not_nan_idx = np.where(~np.isnan(pre)) # 使用索引获取非 NaN 的值 non_nan_values = pre....

def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2010')) print(pre.values)为什么输出的值全都是缺测值

在这种情况下，您可以使用xarray中的where()方法将缺失值替换为NaN或其他您选择的值。例如，如果缺失值被表示为-9999，您可以使用以下代码将其替换为NaN： pre = pre.where(pre != -9999, np.nan) 然后您...

start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level，features]的格式，但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) # TODO: 可能查不到数据，判断一下 if apro_df.shape[0] == 0: # 修改列名即可 apro_final_df = apro_df apro_final_df.rename(columns={'high_level':'Level'},inplace=True) print('THE {} DAY HAS NO APRO DATA'.format(desday)) else: # 高度标准化 apro_df['Level'] = apro_df.apply(apro_get_level, axis=1) apro_df = apro_df.drop(['high_level'], axis=1) apro_xr = apro_df.set_index(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).to_xarray() # 插值等 # 2. 插值 _, _, times, tlabels = get_apro_interp_attr(apro_xr, std_index_3d, desday,posrange) # 时间 apro_mean_xr = apro_xr.groupby_bins('Time', bins=times, labels=tlabels).mean('Time').rename( {'Time_bins': 'Time'}) # 位置 apro_mean_xr['Latitude'] = apro_mean_xr.Latitude.values.round(1) apro_mean_xr['Longitude'] = apro_mean_xr.Longitude.values.round(1) apro_mean_df = apro_mean_xr.to_dataframe().dropna(how='all').reset_index() # 最后 apro_final_df = apro_mean_df.groupby(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).mean().dropna(how='all') # apro_final_xr = apro_final_df.to_xarray() apro_final_df = apro_final_df.reset_index() # 修改时间 apro_final_df.Time = pd.to_datetime(apro_final_df['Time']) apro_final_df.Time = apro_final_df['Time'].apply(lambda x:x.replace(year=2023)) # Todo: 可以改成输入的年份 # 输出中间文件,可能是空文件 desday = desday.replace('2017','2023') outfile = os.path.join(apro_config.outpath,"apro_mid_{}.csv".format(desday)) apro_final_df.to_csv(outfile,index=False)

然后，删除'high_level'列，并使用set_index函数将apro_df转换为xarray格式的apro_xr。 接下来，代码调用get_apro_interp_attr函数，根据给定的参数和配置，计算插值所需的属性。 然后，代码使用groupby_bins函数...

data = xr.open_dataset(filename)出现错误AttributeError: 'EntryPoints' object has no attribute 'get'

当你遇到 AttributeError: 'EntryPoints' object has no attribute 'get' 这样的错误，通常是在使用像xarray (xr) 这样的科学计算库中的某个功能时发生的。EntryPoints 是Python的一个概念，通常出现在包导入...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt nc_file = xr.open_dataset('C:\\Users\\HP\\Desktop\\Test\\Data\\ssp126\\clip_pr.nc') pic_num = ['(a) ', '(b) ', '(c) ', '(d) ', '(e) ', '(f) ', '(g) ', '(h) '] scenario = ['SSP1-2.6', 'SSP2-4.5', 'SSP3-7.0', 'SSP5-8.5'] diff_type = [', 近期-历史', ', 远期-历史'] ord = 0 for i in [0, 1]: plt.figure(figsize=(8.0, 4.8)) if i == 0: nc_file.near_change.plot() plt.title((locals()[pic_num[2 * ord]] + locals()[scenario[ord]] + ', 近期-历史'), fontsize=14) elif i == 1: nc_file.far_change.plot() plt.title((locals()[pic_num[2 * ord + 1]] + locals()[scenario[ord]] + ', 近期-历史'), fontsize=14) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 显示中文标签 plt.xlabel('经度 (东经)', fontsize=10) plt.ylabel('纬度 (北纬)', fontsize=10) plt.tick_params(axis="both", labelsize=8)

这段代码是使用 xarray 和 Matplotlib 库进行数据可视化的示例。它打开了一个名为 clip_pr.nc 的 NetCDF 文件，并使用了 xarray 库来加载数据集。 接下来，代码定义了一个包含图片编号的列表 pic_num，一个包含...

Hgt=xr.open_dataset("D:/duanqi/hgt.mon.mean.nc")["hgt"].loc["1950-12-01":"2010-02-01", 500]

具体来说，这行代码中的xr.open_dataset函数是用来打开指定路径下的netCDF格式数据集，并将其转换成一个xarray Dataset类型的对象。然后，通过使用["hgt"]和.loc["1950-12-01":"2010-02-01", 500]这两个参数对数据...

f1 = xr.open_dataset(r'C:\Users\86132\Desktop\zzzyyy\hgt.mon.mean.nc')

f1 = xr.open_dataset(r'C:\Users\86132\Desktop\zzzyyy\hgt.mon.mean.nc') 是一个Python代码，它使用了xarray库中的open_dataset函数来打开一个名为hgt.mon.mean.nc的NetCDF文件。这个函数会返回一个Dataset对象，...
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JDiskCat：跨平台开源磁盘目录工具

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