使用python从netCDF中提取和绘制数据

Question

我是使用python进行科学数据的新手，如果有任何不清楚的话，请提前道歉。我有一个netCDF4文件，包含多个变量，包括纬度，经度和密度。我试图仅使用35-40 N和100-110 W之间坐标的密度值在matplotlib底图上绘制变量密度。

import numpy as np
import netCDF4 as nc
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

in: f = nc.Dataset('C:\\Users\\mdc\\data\\density.nc', 'r')

in: f.variables['latitude'].shape
out:(120000,)

（变量经度和密度具有相同的形状）

我试图找到一种只提取符合[35＆lt; lat＆lt; 40＆amp; -110＆lt; lon＆lt; -100。如何做任何建议将不胜感激。

我尝试提取每个相关变量并将它们编译成二维数组，但我还没想出如何只选择我需要的数据。

lats = f.variables['latitude'][:]
lons = f.variables['longitude'][:]
dens = f.variables['density'][:]
combined = np.vstack((lats,lons,dens))

in: combined
out: array([[ -4.14770737e+01,  -3.89834557e+01,  -3.86000137e+01, ...,
      4.34283943e+01,   4.37634315e+01,   4.40338402e+01],
   [  1.75510895e+02,   1.74857147e+02,   1.74742798e+02, ...,
      7.83558655e+01,   7.81687775e+01,   7.80410919e+01],
   [  7.79418945e-02,   7.38342285e-01,   9.94934082e-01, ...,
      5.60119629e-01,  -1.60522461e-02,   5.52429199e-01]], dtype=float32)

至于绘图我试图根据密度值用不同颜色而不是尺寸绘制坐标对。

m = Basemap(projection='robin', resolution='i', lat_0 = 37, lon_0 = -105)
m.drawcoastlines()
for lats,lons,dens in zip(lats,lons,dens):
    x,y = m(lats,lons)
    size = dens*3
    m.plot(x,y, 'r', markersize=size)
plt.show()

Answer 1

使用pandas进行数据选择（不能在这里安装netCDF，抱歉，pandas是令人满意的）：

import pandas as pd
tinyd = pd.DataFrame(np.array(
  [[ -4.14770737e+01,  -3.89834557e+01,  -3.86000137e+01,
      4.34283943e+01,   4.37634315e+01,   4.40338402e+01],
   [  1.75510895e+02,   1.74857147e+02,   1.74742798e+02,
      7.83558655e+01,   7.81687775e+01,   7.80410919e+01],
   [  7.79418945e-02,   7.38342285e-01,   9.94934082e-01,
      5.60119629e-01,  -1.60522461e-02,   5.52429199e-01]]).T,
      columns=['lat','lon','den'])

mask =  (tinyd.lat > -39) & (tinyd.lat < 44) & \
        (tinyd.lon > 80) & (tinyd.lon < 175)

toplot = tinyd[mask]
print(toplot)

         lat         lon       den
1 -38.983456  174.857147  0.738342
2 -38.600014  174.742798  0.994934

plt.scatter(toplot.lat, toplot.lon, s=90, c=toplot.den)
plt.colorbar()

在底图上绘图是相同的，您可以指定不同的颜色图等。