1.nc格式

好的，您的数据是NetCDF格式的。那么我们可以使用Python中的xarray库来读取和处理NetCDF数据。如果您还没有安装xarray和相关的库，可以使用以下命令进行安装：

pip install xarray numpy pandas matplotlib

接下来，我们需要了解您的数据的具体结构和变量名。您可以使用以下命令读取NetCDF数据文件：

import xarray as xr

data = xr.open_dataset('your_data.nc')
print(data)

这个命令将打印出数据的基本信息，包括数据变量名、数据维度和数据大小等信息。请将"your_data.nc"替换为您的数据文件名。

接下来，我们需要根据您的要求，计算每个格点上平均气温大于20℃的年发生次数，并绘制出空间分布图。具体步骤如下：

1. 选取温度变量和时间变量，并根据时间变量分组计算每年的平均温度。

temp_var = 'temperature'  # 温度变量名
time_var = 'time'  # 时间变量名
lat_var = 'latitude'  # 纬度变量名
lon_var = 'longitude'  # 经度变量名

temp = data[temp_var]  # 选取温度变量
time = data[time_var]  # 选取时间变量

# 根据时间变量分组计算每年的平均温度
yearly_temp = temp.groupby(time.dt.year).mean(dim=time_var)

2. 将每年的平均温度与20℃进行比较，得到一个二元数组（True/False），表示每个格点每年是否满足条件。

threshold = 20  # 温度阈值

# 将每年的平均温度与阈值进行比较
is_above_threshold = yearly_temp > threshold

3. 对二元数组进行按年求和，得到每个格点上平均气温大于20℃的年发生次数。

# 按年求和，得到每个格点上平均气温大于20℃的年发生次数
count = is_above_threshold.sum(dim='year')

4. 将年发生次数绘制成空间分布图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制空间分布图
count.plot()
plt.show()

这个命令将绘制出每个格点上平均气温大于20℃的年发生次数的空间分布图。这个图可以帮助您了解哪些区域更容易出现温度超过20℃的情况。

注意：上述代码中，我假设您的NetCDF数据包含了纬度、经度和时间三个维度。如果您的数据有其他的维度，需要根据实际情况进行修改。