使用 matplotlib 在 python 上使用 netCDF

Question

所以我在编程方面很新，目前正在研究 netCDF .nc 文件以使用 python。我有以下代码，我确定它不会工作。这里的objective是绘制风的10m u分量随时间变化的简单折线图。我认为的问题是风的 10m u 分量具有 (time=840, expver=2, latitude=19, longitude=27) 的 4D 形状，而时间仅为 (time=840)。任何答复或想法将不胜感激！代码如图：

from netCDF4 import Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

nc = Dataset(r'C:\WAIG\Python\ERA5_py01\Downloaded_nc_file/test_era5.nc','r')

for i in nc.variables:
    print(i)

lat = nc.variables['latitude'][:]
lon = nc.variables['longitude'][:]
time = nc.variables['time'][:]
u = nc.variables['u10'][:]


plt.plot(np.squeeze(u), np.squeeze(time))
plt.show()

Answer 1

是的，您在模型网格（纬度、经度）的每个位置都有代表 10 米风的风，并且在 exper 上标注了尺寸——不确定最后一个是什么。您需要 select u 的一个子集。例如，让我们选择 exper=1、lat/lon 索引 lat=8、lon=12（不确定它们会在哪里：

exper_index = 1
lat_index = 8
lon_index = 12
# ':' below means "full slice"--take everything along that dimension
plt.plot(u[:, exper_index, lat_index, lon_index], time)
plt.title(f'U at latitude {lat[lat_index]}, longitude {lon[lon_index]}')
plt.show()

Answer 2

您尝试过使用 xarray 吗？

我认为您阅读 netCDF4 文件并使用 matplotlib 绘制它会更容易。

这很简单：

import xarray as xr
ds = xr.open_dataset('C:\WAIG\Python\ERA5_py01\Downloaded_nc_file/test_era5.nc')

这条线将绘制水平平均值 U10 的时间序列

ds['u10'].mean(['longitude','latitude']).plot()

您还可以使用 sel 和 isel 方法按特定维度中的值或索引 select：

这条线select是第10个纬度和第5个经度并绘制它。在这种情况下，我对纬度和经度的特定索引感兴趣，而不是实际单位。

ds['u10'].isel(latitude=10,longitude=5).plot()

此行 select 是最接近给定值的纬度和经度值并绘制它。在这种情况下，我对实际单位中的纬度和经度值感兴趣。

ds['u10'].sel(latitude=-15,longitude=40,method='nearest').plot()

查看他们的 documentation 以了解有关 xarray 的更多信息。

我希望这个解决方案更适合您的情况，它还向您介绍了这个很棒的工具。请让我知道您是否仍需要这方面的帮助。

使用 matplotlib 在 python 上使用 netCDF

working with netCDF on python with matplotlib

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