import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat

这段代码导入了`numpy`、`cart.crs`和`cartopy.feature模块。`numpy`是一个用于科学计算的Python库，提供了许数值计算和数组操作的功能。`opy`是一个用于地图绘制和地理数据处理的Python库。`cartopy.crs`模块提供了地图投影的支持，`cartopy.feature`模块提供了绘制地图特征（如海岸线、国界线等）的功能。

通过导入这些模块，您可以使用其中的函数和类来进行地图绘制和地理数据处理。如果您有具体的问题或需要进一步的解释，请随时提问。

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import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER from cartopy.io.shapereader import Reader import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker from mpl_toolkits.basemap import Basemap from osgeo import gdal from matplotlib.colors import BoundaryNorm import matplotlib as mpl from matplotlib.pyplot import plot, savefig import matplotlib.patches as mpatches # mpl.use('Agg') from matplotlib import rcParams

这段代码是用于绘制地图和数据可视化的Python代码。它使用了一些常见的地理信息处理和绘图库，包括numpy、cartopy、matplotlib和basemap。其中，numpy用于数据处理，cartopy用于地图投影和特征绘制，matplotlib用于绘图，basemap用于创建地图。此外，还导入了其他一些相关的模块和函数。

代码中的注释提供了一些有关代码功能和用法的说明。如果您有具体的问题或需要进一步的解释，请随时提问。

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs#投影方式 import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.font_manager import fontManager da=pd.read_csv(r'E:\python11\STATION_58237.txt',sep='\s+') print(da) tem=da['TEM'] #print(tem.shape) rhu=da['RHU'] tem_ave=[] for i in range(0,24): tem_data=tem[i:147:24] print(tem_data) tem_ave[i]=np.mean(tem_data) print(tem_ave) plt.plot(tem_ave)帮我改一下

import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
from netCDF4 import Dataset
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.font_manager import fontManager

da = pd.read_csv(r'E:\python11\STATION_58237.txt', sep='\s+')
print(da)
tem = da['TEM']
rhu = da['RHU']

tem_ave = []
for i in range(0, 24):
tem_data = tem[i:147:24]
print(tem_data)
tem_ave.append(np.mean(tem_data)) # 将结果添加到列表中

print(tem_ave)
plt.plot(tem_ave)
plt.show() # 显示图形