画澳大利亚地表月温度数据异常空间趋势图代码
时间: 2023-09-27 15:05:49 浏览: 43
这里提供一个 Python 代码示例,可以画出澳大利亚地表月温度数据异常空间趋势图:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取澳大利亚地图 shapefile 文件
map_data = gpd.read_file("path/to/australia_shapefile.shp")
# 读取澳大利亚地表月温度数据
temp_data = pd.read_csv("path/to/australia_temperature_data.csv", index_col=0)
# 转换温度数据为 Numpy 数组
temp_array = np.array(temp_data)
# 计算每个网格点的平均温度值
temp_mean = np.mean(temp_array, axis=1)
# 计算每个网格点的温度异常值
temp_anomaly = temp_array - np.mean(temp_array, axis=1)[:, np.newaxis]
# 将温度异常值转换为 Geopandas 数据框格式
anomaly_gdf = gpd.GeoDataFrame({'geometry': map_data.geometry, 'anomaly': temp_anomaly})
# 绘制异常空间趋势图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
anomaly_gdf.plot(column='anomaly', cmap='coolwarm', ax=ax, legend=True, legend_kwds={'label': "Temperature Anomaly (°C)"})
map_data.boundary.plot(ax=ax, color='black', linewidth=0.5)
ax.set_title("Australia Surface Temperature Anomaly (1981-2010)")
plt.show()
```
这个代码示例假设你已经有了澳大利亚地图的 shapefile 文件和澳大利亚地表月温度数据的 CSV 文件。你需要将路径 `path/to/australia_shapefile.shp` 和 `path/to/australia_temperature_data.csv` 替换为实际的文件路径。