f1 = xr.open_dataset(r'C:\Users\86132\Desktop\zzzyyy\hgt.mon.mean.nc')

f1 = xr.open_dataset(r'C:\Users\86132\Desktop\zzzyyy\hgt.mon.mean.nc') 是一个Python代码，它使用了xarray库中的open_dataset函数来打开一个名为hgt.mon.mean.nc的NetCDF文件。这个函数会返回一个Dataset对象，可以用来读取和处理该文件中的数据。

NetCDF是一种常用的科学数据格式，用于存储多维数组和相关的元数据。xarray是一个强大的Python库，用于处理和分析多维数组数据，特别适用于处理和分析地理空间数据。

通过使用f1这个Dataset对象，你可以访问和操作该文件中的数据，例如获取变量、坐标、属性等信息，进行数据切片、计算等操作。

相关问题

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var].values lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sel'

这个错误提示是因为你在一个 `numpy.ndarray` 上使用了 `.sel()` 这个 xarray.Dataset 特有的方法。你需要将 `dat` 变量转换成 xarray 的 Dataset 或者 DataArray 类型才能使用 `.sel()` 方法。

你可以尝试将以下代码：

dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1]))
dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:]

改成：

dat = xr.DataArray(dat, coords=[ds['time'], ds['level'], ds['lat'], ds['lon']], dims=['time', 'level', 'lat', 'lon'])
dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1]))
dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01', 500, :, :]

这样就可以使用 `.sel()` 方法来选择数据了。

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return dat if __name__=='__main__': pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' hgt=readdat(pth,'hgt') #print(hgt.shape) #print(hgt) wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=np.mean(wp) #平均 wpa=wp[:]-np.tile(wpm,(wp.shape))#中心化 #print(wpa.shape) wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化 #print(wps) x = np.linspace(1981,2018,38) plt.plot(x,wps) plt.show()最后如何将图像保存为PDF

可以使用`plt.savefig()`函数将图像保存为PDF格式，代码如下：

import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

def readdat(pth,var):
    ds = xr.open_dataset(pth)
    dat = ds[var]
    # 只读取每年1月的数据
    dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1]))
    dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:]
    return dat

if __name__=='__main__':
    pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc'
    hgt=readdat(pth,'hgt')
    #print(hgt.shape)
    #print(hgt)
    wp = np.zeros(38) # 初始化空数组
    for i in range(38):
        wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62])
    wpm=np.mean(wp) #平均
    wpa=wp[:]-np.tile(wpm,(wp.shape))#中心化
    #print(wpa.shape)
    wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化
    #print(wps)
    x = np.linspace(1981,2018,38)
    plt.plot(x,wps)
    plt.savefig('output.pdf')

在`plt.savefig()`函数中指定文件名为`'output.pdf'`即可。