设置日期期限的时候下面这个方法用不了(升级成ios7之后) NSDate *toDate =[[NSDate alloc]initWithString:@"2000-10-10 12:00:00 -0500...alloc]initWithFrame:CGRectMake(0, 40, 320, 180)]; datepiker.datePickerMode = UIDatePickerModeDate;//设置日期显示格式
导入库 from wrf import uvmet, to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim...as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader from cartopy.feature...(abc, orientation="horizontal", pad=0.05) #限定范围 ax.set_xlim(cartopy_xlim(ht_500)) ax.set_ylim(cartopy_ylim...(cbd, orientation="horizontal", pad=0.05) #限定范围 ax.set_xlim(cartopy_xlim(ht_500)) ax.set_ylim(cartopy_ylim...(adc, orientation="horizontal", pad=0.05) #限定范围 ax.set_xlim(cartopy_xlim(ht_500)) ax.set_ylim(cartopy_ylim
在实现该功能的过程中，下面将详细介绍所采用的公式原理，并给出相应的代码示例和使用说明。同时会对计算结果进行可视化展示，以便更好地理解和分析水汽通量散度的空间分布和变化规律。...=wrf_proj) # 设置地图范围 ax.set_xlim(cartopy_xlim(u)) ax.set_ylim(cartopy_ylim(u)) # 绘制分布（用contourf方法实现等值线填充...transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=cmaps.MPL_BuPu_r) # 添加colorbar cbar = plt.colorbar...ax = plt.axes(projection=wrf_proj) # 设置地图范围 ax.set_xlim(cartopy_xlim(u)) ax.set_ylim(cartopy_ylim(u)...transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=cmaps.MPL_BuPu_r) # 添加colorbar cbar = plt.colorbar
数据说明：GPM的DPR降水产品与SLH潜热产品（hdf5格式） 1、导入python库和hdf5文件结构探索 import h5py import numpy as np import matplotlib.pyplot...as ccrs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter...midray = nray // 2 #调用region_mask函数,以中间射束的经纬度数据为基准,利用给定的经纬度范围extents生成筛选mask mask = region_mask(lon[:...(im, extend='both') plt.title('PS DPR') /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/cartopy/mpl/geoaxes.py...midray = nray // 2 #调用region_mask函数,以中间射束的经纬度数据为基准,利用给定的经纬度范围extents生成筛选mask mask = region_mask(lon[:
通过使用WRF模式的输出数据（通常是WRFOUT文件），我们可以计算并绘制LWC和IWC在空间上的分布图。...最后，我们使用Python中的科学计算库（如metpy、netCDF4和WRF-Python）以及数据可视化库（如Matplotlib和Cartopy）来进行数据处理、计算和绘图。...as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader from cartopy.feature...5]: # 绘制LWC分布图 cmap = cmaps.radar plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.contourf(lwc[0, :, :], cmap=cmap) plt.colorbar...Content (LWC)") plt.show() # 绘制IWC分布图 plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.contourf(iwc[0, :, :], cmap=cmap) plt.colorbar
以下全文代码和数据均已发布至和鲸社区，阅读原文前往，可一键fork跑通 https://www.heywhale.com/mw/project/65485a22d74b63fed5f03f49 本项目旨在利用Python...as ccrs import cartopy.feature as cfeature import numpy as np from cartopy.io.shapereader import BasicReader...data.latitude, frontogenesis*convert_to_per_100km_3h, cmap='coolwarm',levels=np.arange(-8,12, 0.5)) plt.colorbar...ax.set_yticks(range(20,60, 5)) # 设置纬度刻度 plt.show() 绘图过程较慢，可缩小绘制范围或对程序进行优化 冷锋绘制 from metpy.plots import...ax.set_yticks(range(20,60, 5)) # 设置纬度刻度 plt.colorbar(mesh) # 添加颜色条 plt.show() 更换为mesh
Image.open('/home/mw/project/霍霍.png') # 抽取图片的像素值,创建一个numpy数组 img_array = np.array(img) # 计算图片中各个色调范围的数目...plt.contourf(X, Y, Z, cmap=cmap) # 绘制等值线 plt.contour(X, Y, Z, levels=n, colors='k', linewidths=0.5) cb = plt.colorbar...'vertical', shrink=0.8) plt.axis('off') plt.savefig('color_ramp.png', dpi=300, bbox_inches='tight') 使用角色色卡绘制全球温度分布...as cfeature import cartopy.crs as ccrs import cartopy.mpl.ticker as cticker from cartopy.util import...lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar
需求分析 发起时间的默认最大可选值为当前日期 发起时间从，的最大可选日期为，发起时间至选中的日期 发起时间至，的最小可选日期为，发起时间从选中的日期 单击重置时，发起时间从，发起时间至，的时间范围限制恢复为默认情况...，即清空动态变化 比如：当前时间为2018.08.31，发起时间从，发起时间至，默认最大可选日期为2018.08.31，如果发起时间从，选择了2018.08.29，那么发起时间至，可选范围变成29号到31...endTime.config.min='1900-1-1'; startTime.config.max=endTime.config.max; }) 注意事项 done回调函数中，month的设置必须...-1，否则设置无效 reset()方法，只能使input输入框清空，无法清空动态的时间限制 startTime.config.max=‘nowTime’不起作用 config.max或min方法中，可以根据实际需要选择是否对时分秒进行设置...laydate默认的按钮为：清空、现在、确定，在这里要将清空、现在按钮取消，否则和时间范围限制冲突，且只能通过修改源码进行设置btns: ['confirm']只要确定按钮 实现效果 ?
(draw_labels=True, dms=True, x_inline=False, y_inline=False) # 添加海岸线 ax.coastlines() /opt/conda/lib/python3.7...ccrs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter...data.max(), 20)) # 添加网格线 ax.gridlines(draw_labels=True, dms=True, x_inline=False, y_inline=False) # 设置经纬度范围...'b',s=10) # 添加海岸线 ax.coastlines() ax.scatter([data.lon[612]],[data.lat[199]],color='b',s=20) cbar = plt.colorbar...(cs, orientation='vertical') /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/cmaps/cmaps.py:3533: UserWarning
Heights are referenced to sea level. 0 安装在线DEM地形图库harmonica： conda install -c conda-forge harmonica 1 Python...ax=ax,levels=levs,transform=ccrs.PlateCarree(),add_colorbar=False,cmap="terrain",extend='both') cbar=plt.colorbar...plt.savefig('F:/Rpython/lp36/plot103.1.4.png',dpi=800,bbox_inches='tight',pad_inches=0) plt.show() 2 Python...np.arange(-5,5,1) mfc_contourf=ax.contourf(lon,lat,z,levels=levs,cmap='gist_rainbow',extend='both') cbar=plt.colorbar...ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) font3={'family':'SimHei','size':16,'color':'k'} plt.title("Python
as ccrs import cartopy.feature as cfeat import cartopy.io.shapereader as shpreader from cartopy.mpl.gridliner...break _ticks.pop(index) ticklabels.pop(index) return _ticks, ticklabels ps: 需要使用...ds.precipitationCal lon=prep.lon lat=prep.lat prep=prep[0,:,:].transpose() lon, lat = np.meshgrid(lon, lat) # 设置地图投影和范围...ax.add_geometries(province.geometries(), crs=ccrs.PlateCarree(), linewidths=0.5, edgecolor='k', facecolor='none') # 设置地图范围和显示...ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree()) plt.show() /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py
气象家园的另一个五星上将clarmy在龙场悟道后开发了cnmaps库，解决广大地学学子绘制地图的痛点 环境：python3.9 方法三：cnmaps的clip_countours_by_map from...xarray as xr import os import numpy as np import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs...) draw_maps(get_adm_maps(level='省'), linewidth=0.8, color='k') ax.set_extent([108,120,20,30]) cb = plt.colorbar...as ccrs import cmaps import geopandas as gpd import salem import cartopy.io.shapereader as shpreader...edgecolor='k') ax.clabel(cr, inline=1, fontsize=10, fmt="%i") ax.set_extent([108,120,20,30]) cb = plt.colorbar
刚接触或者接触一段时间Python的小伙伴应该有这种疑问，怎么把自己的图画得好看？其中配色是一个关键因素，这个之前在如何使用手游角色给科研赋能——藿藿篇中写了怎么用一张手游立绘凑出一个色卡。...[tuple(int(colors[i][j:j+2], 16) for j in (1, 3, 5)) for i in range(len(colors))] # 计算颜色的"暖度"，这里简单地使用了...as ccrs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter...nc.z[0, 2, :, :]/98 lons = data.longitude lats = data.latitude fig = plt.figure(figsize=(11, 8.5)) # 设置地图投影为...cbar = plt.colorbar(cs, orientation='horizontal') cbar.set_label('位势高度 (m)') # 设置标题和标签 plt.title('500hPa
matplotlib结合cartopy来进行数据的可视化展示。...contour = ax.contourf(lon, lat, variable_data, transform=wgs84, cmap='rainbow', vmin=0, vmax=100) cbar = plt.colorbar...(contour, orientation='horizontal', pad=0.05) cbar.set_label('Relative Humidity (%)') # 设置颜色条标签 ax.set_title...投影转换：根据提供的投影参数，使用cartopy进行投影转换，将x和y坐标转换为WGS84下的经纬度。 数据处理：对数据进行必要的预处理，包括单位转换、异常值处理等。...如果需要匹配自己需要的格点，可能需要一些插值运算， 气python风雨23年12月有相关文章，就不再赘述了。
前言 1.使用os库循环读取文件夹下的wrf数据，并用nc库的dataset读取,可使用wrf_list = [Dataset(f) for f in wrf_files] ，wrf_files是os...读取形成的文件列表 2.使用wrfpython的getvar读取多个wrf文件的RAINC，RAINNC，RAINSH，利用cat将多时次数据合并 例如，RAINC = getvar(wrf_list,...as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader from cartopy.mpl.ticker...ax = plt.axes(projection=wrf_proj) # 设置地图范围 ax.set_xlim(cartopy_xlim(RAINC)) ax.set_ylim(cartopy_ylim...cmap=cmaps.radar, transform=ccrs.PlateCarree()) # 为降雨量添加colorbar cbar = plt.colorbar
前言 大气视热源是常用于表征大气热力作用的概念，本项目会尝试使用metpy库计算大气视热源并可视化，希望能给你们一些微小的帮助。...导入并读取数据 from wrf import uvmet, to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim...as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader from cartopy.feature...ax = plt.axes(projection=wrf_proj) # 设置地图范围 ax.set_xlim(cartopy_xlim(u)) ax.set_ylim(cartopy_ylim(u)...transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=cmaps.MPL_BuPu_r) # 添加colorbar cbar = plt.colorbar
版本：python3.7 参考了气象备忘录的WRF模拟区域绘制和局地放大 改进点： 1. 增加了经纬度刻度 2. 根据现有的资料，针对部分设置进行删改（在绘图方面） 3....as mtransforms import cartopy.crs as ccrs from cartopy.io.shapereader import BasicReader import cmaps...loc2b, **kwargs) inset_axes.add_patch(p2) p2.set_clip_on(False) return pp, p1, p2 ## 等高子图设置...0]], color='k', lw=1.75, transform=ccrs.PlateCarree()) #添加标题和颜色条 plt.title('D01 DOMAIN') cbar = plt.colorbar...0, 0]], color='k', lw=1.75, transform=ccrs.PlateCarree()) #添加标题和颜色条 plt.title('D01 DOMAIN') cbar = plt.colorbar
as ccrs import cartopy.feature as cfeat import cartopy.io.shapereader as shpreader from cartopy.mpl.gridliner...break _ticks.pop(index) ticklabels.pop(index) return _ticks, ticklabels ps: 需要使用...ds.precipitationCal lon=prep.lon lat=prep.lat prep=prep[0,:,:].transpose() lon, lat = np.meshgrid(lon, lat) # 设置地图投影和范围...xticks) lambert_yticks(ax, yticks) # 添加colorbar cbar_ax = fig.add_axes([0.80, 0.12, 0.02, 0.8]) cb = plt.colorbar...ax.add_geometries(province.geometries(), crs=ccrs.PlateCarree(), linewidths=0.5, edgecolor='k', facecolor='none') # 设置地图范围和显示
*注：封面图片均为ai生成 前言 需求：大家看到诸多文献使用卫星云图作为天气形势系统介绍时想必也想自己也为文章中加一张，那么卫星云图如何叠加降水图呢 面向群体：需要使用卫星云图进行天气学分析或天气系统阐释的小伙伴...gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER #添加海岸线 ax.coastlines(color="w") #设置地图范围...ax.set_extent([100, 130,10, 30]) #设置中文标题 ax.set_title('葵花8号卫星真彩色影像') 为什么修改RGB 原始的RGB值范围是0-1。...直接使用会使图像对比度不高,颜色看起来比较浅淡。通过gamma校正等方法将这种线性关系转换为非线性,使较暗的区域变亮,较亮的区域保持不变。...0,30,2),cmap=plt.cm.Spectral_r,transform=ccrs.PlateCarree()) ax.set_extent([100, 130, 10, 30]) cbar = plt.colorbar
---- Python-basemap-中国南海小地图： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap...---- Python-cartopy-中国南海小地图： import maskout2 import os import xarray as xr import numpy as np import...cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat import matplotlib.colors as mcolors from cartopy.io.shapereader...plt.figure(figsize=(16,12)) #创建页面 ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) #主图 # 设置网格点属性...lon_range,lat_range,pr_region,levels=levels,cmap='Spectral_r',transform=ccrs.PlateCarree(),extend='both') b=plt.colorbar
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