sst.day.mean和sst.day.anom做SST分布图代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于绘制海表温度（SST）的分布图，其中包括平均值和异常值：

import numpy as np
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
ds = xr.open_dataset('sst_data.nc')
sst_mean = ds['sst'].mean(dim='time')
sst_anom = ds['sst'] - sst_mean

# 绘制SST平均分布图
plt.figure(figsize=(10, 5))
sst_mean.plot()

# 绘制SST异常分布图
plt.figure(figsize=(10, 5))
sst_anom.plot()

在此代码示例中，我们使用了 `xarray` 库加载了一个名为 `sst_data.nc` 的数据集，其中包括海表温度（SST）的时间序列。然后，我们计算了平均值和异常值，并使用 `matplotlib` 库绘制了两个分布图。

相关问题

sst.day.mena和sst.day.anom数据用matlab分别做SST图代码

以下是使用Matlab绘制sst.day.mena和sst.day.anom数据的示例代码：

绘制sst.day.mena数据：

% 读取数据
data = load('sst.day.mena.nc.mat');
sst = data.sst;

% 获取经纬度信息
lon = ncread('sst.day.mena.nc.mat', 'lon');
lat = ncread('sst.day.mena.nc.mat', 'lat');

% 绘制sst图
figure;
worldmap world;
pcolorm(lat, lon, sst);
colorbar;
title('SST Map');

绘制sst.day.anom数据：

% 读取数据
data = load('sst.day.anom.nc.mat');
sst_anom = data.sst_anom;

% 获取经纬度信息
lon = ncread('sst.day.anom.nc.mat', 'lon');
lat = ncread('sst.day.anom.nc.mat', 'lat');

% 绘制sst图
figure;
worldmap world;
pcolorm(lat, lon, sst_anom);
colorbar;
title('SST Anomaly Map');

注意：该示例代码中的数据文件名仅供参考，实际使用时需要根据数据文件的实际名称进行修改。另外，调用worldmap函数需要安装Mapping Toolbox。

matlab sst eof分析代码

以下是MATLAB中进行SST-EOF分析的代码示例：

% 加载数据
load sst.mat

% 计算SST平均值
sst_mean = mean(sst,2);

% 去除SST平均值
sst_anom = sst - sst_mean;

% 计算EOF分解
[EOF,PC,explained] = eof(sst_anom);

% 绘制EOF模态
subplot(2,1,1)
plot(EOF(:,1:3))
legend('EOF1','EOF2','EOF3')
title('EOF modes')

% 绘制PC时间系数
subplot(2,1,2)
plot(PC(:,1:3))
legend('PC1','PC2','PC3')
title('PC time series')

% 计算贡献率
cum_var = cumsum(explained);
var_pct = 100*cum_var/cum_var(end);

% 绘制贡献率曲线
figure
plot(var_pct,'-o')
xlabel('EOF mode')
ylabel('Percentage of variance explained')
title('Scree plot')

其中，`sst.mat`是包含SST数据的MAT文件，其中每一行是一个时间步长，每一列是一个空间位置。`sst_mean`表示SST的平均值，`sst_anom`表示去平均值后的SST数据。`EOF`是EOF模态，`PC`是PC时间系数，`explained`是每个EOF模态解释的方差。通过绘制EOF模态和PC时间系数，可以可视化SST-EOF分析的结果。通过计算贡献率并绘制贡献率曲线，可以确定需要保留的EOF模态数量。