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

时间: 2024-06-02 18:06:51 浏览: 155
RAR

Eof.hgt.rar_eof_fortran eof_hgt_时间序列_气象 fortran

这行代码是用来读取一个名为hgt.mon.mean.nc的netCDF格式的数据集，其中包含了从1950年12月1日至2010年2月1日的一段时间内500hPa高度场的数据，并将其存储在一个名为Hgt的变量中。该变量是一个xarray Dataset类型的对象，它可以用来进行高度场的数据处理和分析。 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]这两个参数对数据进行筛选，我们只选择了其中的hgt变量和500hPa高度场的数据。 如果您需要进一步了解如何使用xarray库进行数据处理和分析，可以参考xarray官方文档：http://xarray.pydata.org/en/stable/index.html
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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，...

def readght(pth): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds['hgt']怎么把dat转化成numpy数组

你可以使用 dat.values 将 dat 转换为 numpy 数组，例如： python import numpy as np dat_np = np.array(dat.values) 这将 dat 转换为一个 numpy 数组 dat_np。

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] # 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 dat if __name__=='__main__': pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' hgt=readdat(pth,'hgt') #print(hgt.shape) #print(hgt) wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=np.mean(wp) #平均 wpa=wp[:]-np.tile(wpm,(wp.shape))#中心化 #print(wpa.shape) wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化 #print(wps) x = np.linspace(1981,2018,38) plt.plot(x,wps) plt.show()最后如何将图像保存为PDF

pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' hgt=readdat(pth,'hgt') #print(hgt.shape) #print(hgt) wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=...

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] 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 if __name__=='__main__': pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' lon,lat,hgt=readdat(pth,'hgt') #print(hgt.shape) #年 纬 经 #print(hgt) wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=np.mean(wp) #平均 wpa=wp[:]-np.tile(wpm,(wp.shape))#中心化 #print(wpa.shape) wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化 #print(wps) #计算WP遥相关指数与同期环流场（500hPa高度场）的相关系数 for i in range(73): for j in range(144): r=np.corrcoef(hgt[:,i,j],wps)[1,0]画出r的全球分布

pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' lon,lat,hgt=readdat(pth,'hgt') wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=np.mean(wp) #平均 ...

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....
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N38E035.hgt.zip_geomatic_hgt_remote

标题"N38E035.hgt.zip_geomatic_hgt_remote"揭示了这是一个与地理信息系统（GIS）和遥感技术相关的文件。"N38E035.hgt"是地理坐标，代表北纬38度，东经35度的一个特定区域的数据，而".hgt"扩展名通常表示高度数据，...

def readTrajectory(path): columns_names = ["V_ID","LNG","TIMESTAMP", "agl","mlg","spd","hgt","LAT","tt","T_ID"] #df = pd.read_csv(path, names = columns_names, header = None) df = pd.read_csv(path,header=0) df["TIMESTAMP"] = pd.to_datetime(df["TIMESTAMP"], format ="%Y-%m-%d %H:%M:%S") df.sort_values(["TIMESTAMP"], inplace = True) df.reset_index(drop = True) df = df.round({'LNG': 8, 'LAT': 8}) df = df.reset_index(drop = True) df["Index"] = df.index return df[["V_ID","LNG","TIMESTAMP", "agl","mlg","spd","hgt","LAT","tt","T_ID","Index"]] def main(): prior_decay_coff = 10 # 先验概率衰减系数 trans_prob_decay_coff = 100 # 转移概率衰减系数 buffer_dis = 50 # 缓冲区半径 GPS误差 network_path = "data/network/111.shp" network_path_wgs84 = "data/network/84打断.shp" network_feature_layer = ArcpyUtil.toFeatureLayer(network_path, "network_feature_layer") network_wgs84_feature_layer = ArcpyUtil.toFeatureLayer(network_path_wgs84, "network_wgs84_feature_layer") road_segment_points_lengths = ArcpyUtil.getRoadSegmentInfo(network_path) # 提取路段信息 connected_graph = ArcpyUtil.getNetworkGraph(network_path, road_segment_points_lengths) # 构建图 LL=[]解释一下这段代码

最后，该函数返回包含特定列的DataFrame对象，这些列包括V_ID、LNG、TIMESTAMP、agl、mlg、spd、hgt、LAT、tt、T_ID和Index。 另外，代码中还定义了一个main()函数，其中prior_decay_coff、trans_prob_decay_coff...

with open(GCP_path, 'rb') as my_file: # gcp_data = np.fromfile(my_file, dtype = np.float64) # gcp_lat = gcp_data[0:gcp_num] # gcp_lon = gcp_data[gcp_num:2*gcp_num] # gcp_hgt = gcp_data[2*gcp_num:3*gcp_num]

接下来，根据数据的规律，将数据存储到三个不同的变量 gcp_lat、gcp_lon 和 gcp_hgt 中。 具体来说，代码的执行步骤如下： 1. 使用 open() 函数打开名为 GCP_path 的文件，并使用 'rb' 参数以二进制...

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

mean_score = np.mean(scores) print('交叉验证 RMSE:', mean_score) 独立测试： python # 划分训练集和测试集 train_size = 0.8 n_samples = x.shape[0] n_train = int(train_size * n_samples) x_train,...

r2=np.corrcoef(hgt[:,i,j],pre)[1,0]是什么意思

其中，hgt[:,i,j]是一个数组，表示在三维数组hgt的第i行、第j列上，取出所有行的值，即取出hgt中所有与位置(i,j)处的值在同一高度上的值。而pre则是另一个变量，表示预测值。np.corrcoef(hgt[:,i,j],...

# index=np.where((gcp_lat >= lat_range[0])*(gcp_lat <= lat_range[1])* (gcp_lon >= lon_range[0])*(gcp_lon <= lon_range[1])) # if np.isnan(index).size != 0: # gcp_lat_range=gcp_lat[index] # gcp_lon_range=gcp_lon[index] # gcp_hgt_range=gcp_hgt[index]

- 使用同样的索引，从 gcp_hgt 中提取满足条件的数据，并保存在名为 gcp_hgt_range 的变量中。 这样，代码根据给定的经纬度范围筛选出符合条件的数据，并将它们存储在对应的变量中。 请注意，具体实现可能因...

# index=np.where((gcp_lat >= lat_range[0])*(gcp_lat <= lat_range[1])* (gcp_lon >= lon_range[0])*(gcp_lon <= lon_range[1])) # if np.isnan(index).size != 0: # gcp_lat_range=gcp_lat[index] # gcp_lon_range=gcp_lon[index] # gcp_hgt_range=gcp_hgt[index] 中lat_range[1]的含义

在上述代码中，lat_range[1] 表示纬度范围的结束值。 具体来说，lat_range 是一个包含两个元素的列表或数组。其中，lat_range[0] 表示纬度范围的起始值，而 lat_range[1] 表示纬度范围的结束值。...
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