python 使用ERA5不同文件里的数据，画风场和降水在同一张图上

在Python中，特别是使用像Matplotlib这样的数据可视化库，以及对气候数据处理有支持的库如xarray或pandas，可以将ERA5（欧洲中期天气预报中心的再分析5代数据集）中的风场和降水信息整合到一张图表上。这里是一个大致的步骤：

1. **安装必要的库**:
首先，确保你已经安装了`xarray`, `matplotlib`, `cftime`, 可能还需要` Cartopy`用于地图绘制，如果尚未安装，可以使用`pip install`命令。

2. **加载数据**:
使用`xarray.open_dataset()`打开ERA5的数据文件，通常ERA5数据会被存储为NetCDF格式。例如，分别读取风场（uwind, vwind）和降水数据（total_precipitation）：

   import xarray as xr

   uwind_file = 'era5_uwind.nc'
   precipitation_file = 'era5_total_precipitation.nc'

   uwind_data = xr.open_dataset(uwind_file)
   precip_data = xr.open_dataset(precipitation_file)

3. **数据预处理**:
确保日期时间一致，然后选择特定区域和时间范围提取所需数据。可能需要对降水数据进行累计或其他计算以便于比较。

4. **创建图形**:
使用`matplotlib`中的`SubplotGrid`来创建一个包含两个子图的布局，一个展示风场矢量图，另一个展示降水分布。例如：

   import matplotlib.pyplot as plt
   from cartopy import crs

   fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 6), subplot_kw=dict(projection=crs.PlateCarree()))

   axs[0].quiver(uwind_data.longitude, uwind_data.latitude, uwind_data.u, uwind_data.v)  # 绘制风向和速度矢量
   axs[1].imshow(precip_data.total_precipitation.isel(time=0).values, cmap='jet')  # 绘制降水累积图

5. **添加标题和标签**:
根据需求添加适当的图例、坐标轴标签和标题。

6. **显示图形**:
最后，使用`plt.show()`显示整张图。