解释代码lats = gediL2A[f'{beamNames[0]}/lat_lowestmode'][()]

这行代码从名为 `gediL2A` 的数据集中提取了一个名为 `beamNames[0]` 的子数据集，然后从该子数据集中提取了名为 `lat_lowestmode` 的数据。最后，使用 `[()]` 进行索引，以将数据从 NumPy 数组转换为普通 Python 对象。该代码返回的结果是一个包含 `lat_lowestmode` 数据的 Python 对象 `lats`。

相关问题

shp_path = r'C:\Program Files\SPEI\DM.shp' # 确定shp文件地址 proj = ccrs.PlateCarree() # 简写投影 extent = [88, 144, -14, 30.01] # 限定绘图范围 reader = Reader(shp_path) enshicity = cfeat.ShapelyFeature(reader.geometries(), proj, edgecolor='k', facecolor='none') ##黑边无填充 # -------------设置经纬度范围------------- lons = np.arange(92, 141, 0.5) lats = np.arange(-10.5, 28.5, 0.5) lons, lats = np.meshgrid(lons, lats) p = 2 if p == 1: out_fig = ".tif" elif p == 2: out_fig = ".svg" # print (p) # colorn = 'gist_heat_r' # colorn = 'hot_r' colorn = 'bwr' leveln = [-2.5, -1.5, -0.5, 0.5, 1.5, 2.5] leveln1 = [-2, -1, 0, 1, 2] leveln2 = ['显著下降', '不显著下降', '无变化', '不显著上升', '显著上升'] # filen = 'delta.flt' # titlen = "Resistance" titlen = "1970-2015年SPEI空间演变格局" # labeln = "天(day)" # labeln = "摄氏度(℃)" extendn = 'neither' out_filen = 'delta.png' colorbar_label_font = colorbar_label_font_C cm = mpl.cm.get_cmap(colorn, 20) # 分为7级 num:Spectral_r 2:CMRmap_r 1:gist_heat_r cm.set_bad("w") # 设置背景色 cm.set_over("darkslategray") cm.set_under("darkslategray") levels = leveln norm = BoundaryNorm(levels, ncolors=cm.N, clip=True)

这段代码是用来设置地图绘制的一些参数和样式。首先，确定了shp文件的地址，并使用ccrs.PlateCarree()设置了投影方式。然后，限定了绘图范围。接下来，使用Reader读取shp文件的几何信息，并使用cfeat.ShapelyFeature创建了一个ShapelyFeature对象，该对象用于绘制地图的边界线。然后，定义了经纬度范围，并使用np.meshgrid生成经纬度网格。根据变量p的值，确定了输出文件的格式。然后，设置了颜色映射、等级、标题、标签等参数。最后，使用mpl.cm.get_cmap获取颜色映射对象，并进行一些设置。

需要注意的是，这段代码中有一些变量和函数的定义是缺失的，比如colorbar_label_font_C和BoundaryNorm函数，可能需要根据上下文补充或者自行定义。

pathToRaster = r"C:\Program Files\SPEI\\SPEI.flt" raster = gdal.Open(pathToRaster, gdal.GA_ReadOnly) array = raster.ReadAsArray() msk_array = np.ma.masked_equal(array, value=0) # -----------设置画布---------- map = Basemap(projection='cyl', resolution='c', llcrnrlat=-10.25, llcrnrlon=92.25, urcrnrlat=28.75, urcrnrlon=141.25) # -------------设置经纬度范围------------- datain = np.flipud(msk_array) ny = datain.shape[0]; nx = datain.shape[1] x, y = map(lons, lats) # ------------绘制------------ cntr = ax.pcolormesh(x, y, datain, cmap=cm, norm=norm) # vmax,vmin表示绘制的最大最小值 cbar = plt.colorbar(cntr, aspect=27, shrink=0.85, extend=extendn, orientation='vertical') # ,label='Surface Temperature(℃)'

这段代码是用来读取栅格数据并绘制地图的。首先使用`gdal`库中的`Open`函数打开栅格数据，读取为数组。然后使用`np.ma.masked_equal`函数将数组中值为0的元素掩盖起来。接下来使用`Basemap`类创建一个地图投影，设置经纬度范围。然后使用`map`对象的`__call__`方法将经纬度转换为地图上的坐标。最后使用`ax.pcolormesh`方法绘制栅格数据的颜色填充图，并使用`plt.colorbar`方法添加颜色条。