利用python利用D:\py\sst.mnmean.nc文件对中东太平洋海温进行EOF分解,画出第一模态和第一模态时间系数,并计算第一模态系数与我国气温的协方差和相关系数。
时间: 2024-01-22 14:18:18 浏览: 30
首先,需要安装netCDF4库来读取.nc文件,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install netCDF4
```
然后,可以使用以下代码进行EOF分解和作图:
```python
import numpy as np
import netCDF4 as nc
import matplotlib.pyplot as plt
from eofs.standard import Eof
# 读取.nc文件
file = nc.Dataset('D:/py/sst.mnmean.nc')
sst = file.variables['sst'][:]
# 将时间维度放在第一维,方便进行EOF分解
sst = np.transpose(sst, (0, 2, 1))
# 计算EOF
solver = Eof(sst)
eof = solver.eofsAsCovariance(neofs=1) # 第一模态EOF
pc = solver.pcs(npcs=1) # 第一模态时间系数
# 画图
lon = file.variables['lon'][:]
lat = file.variables['lat'][:]
plt.contourf(lon, lat, eof[0], cmap='RdBu_r', levels=np.linspace(-1, 1, 21))
plt.colorbar()
plt.title('EOF1')
plt.show()
plt.plot(pc)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('PC1')
plt.title('PC1')
plt.show()
# 读取中国气温数据
temp = np.loadtxt('temp.txt', skiprows=1, usecols=range(1, 13))
# 计算第一模态系数与中国气温的协方差和相关系数
cov = np.cov(pc, temp)
corr = np.corrcoef(pc, temp)
print('Covariance:')
print(cov)
print('Correlation coefficient:')
print(corr)
```
其中,'sst.mnmean.nc' 是数据文件,'temp.txt' 是中国气温数据文件,可以自行准备。运行结果中,Covariance是协方差矩阵,Correlation coefficient是相关系数矩阵。