在地图上绘制电流数据：解压错误的值太多

Question

所以这是我的代码：

from netCDF4 import *
import datetime as dt
import numpy as np
import numpy.ma as ma
from datetime import date, datetime, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt

nc=Dataset('datasets/essai.nc')

time_var = nc.variables[str('forecast_time0')]
wave_var = nc.variables['DIST_GDS0_SFC']
lat = nc.variables['g0_lat_1'][:]
lon = nc.variables['g0_lon_2'][:]
uin = nc.variables['UOGRD_GDS0_DBSL'][:]
vin = nc.variables['VOGRD_GDS0_DBSL'][:]
plt.quiver(lon[::5], lat[::5], uin[::5], vin[::5], scale=200)

这是我得到的错误：

Traceback (most recent call last):
  File "nctry.py", line 37, in <module>
    plt.quiver(lon[::5], lat[::5], uin[::5], vin[::5], scale=200)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2877, in quive
r
    ret = ax.quiver(*args, **kw)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes.py", line 6627, in quiver
    q = mquiver.Quiver(self, *args, **kw)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\quiver.py", line 394, in __init
__
    X, Y, U, V, C = _parse_args(*args)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\quiver.py", line 356, in _parse
_args
    nr, nc = U.shape
ValueError: too many values to unpack

我认为问题来自UOGRD和VOGRD，它有很多价值，但不知道如何操纵它？

以下是uogrd的样子：

forecast_time最多可达4个。

好的，所以我使用了np.array和shape函数，这就是我所拥有的：

  

C：\ Python27＆gt; python nctry.py   （321，）// lat   （720，）// lon   （4,321,720）// uogrd   （4,321,720）// vogrd

然后我尝试了这段代码：

但它只显示一个箭头。你能告诉我为什么吗？

所以现在我有一些看起来像这样的建模：

但是这个图像不会改变，因为[0，：，：]，1,2或3 ..出了什么问题？ 此外，当我们谈论海流的海洋时，所有的箭头都朝着同一个方向发展。我使用deg2rad函数。 最后，我无法想象海岸线，那是正常的吗？ 谢谢

Answer 1

问题是UOGRD（也可能是VOGRD）包含太多维度。您需要通过切片来减少尺寸数量。但是，根据当前信息，我无法指示要删除哪个维度。

但是，您应该使用该命令将lat，lon，UOGRD和VOGRD转换为np.array并打印出每个数组的形状

UOGRD = np.array(UOGRD)
print UOGRD.shape

对所有4个阵列执行此操作。这将打印出元组(d1_length, d2_length, ..., dn_length)。

如果我们知道lat=N和lon=M的维度，我们应该希望UOGRD的维度类似于(N, M, x, y, z)，我们可以将我们的维度分割出来不需要。

修改

根据您的形状函数，它向我们显示uin和vin都是三维的。您可以看到len(lat) = 321，len(lon) = 720以及uin和vin都有尺寸(x, 321, 720)。这意味着我们想要绘制uin和vin的最后两个维度。因此，试试这个

uin = nc.variables['UOGRD_GDSO_DBSL']
uin = np.array(uin)
uin = uin[0, :, :]
vin = nc.variables['vOGRD_GDSO_DBSL']
vin = np.array(vin)
vin = vin[0, :, :]

不要uin = uin.shape，而是设置uin = (4, 321, 720)而不是数据。唯一的问题是，我们必须弄清楚我们应该在切片中放入哪个索引。尝试[0,:,:]然后[1,:,:] ... [3,:,:]。