首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在保持纵横比不变的情况下,使用xarray (pcolormesh)绘制2D数据

xarray是一个用于处理多维数组数据的Python库,它提供了强大的数据结构和函数,可以方便地进行数据分析和可视化。pcolormesh是xarray库中的一个函数,用于绘制二维数据的伪彩色图。

使用xarray的pcolormesh函数绘制2D数据的步骤如下:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 加载数据集:
代码语言:txt
复制
data = xr.open_dataset('data.nc')

这里假设数据集保存在名为'data.nc'的NetCDF文件中。

  1. 提取需要绘制的变量:
代码语言:txt
复制
var = data['variable_name']

其中'variable_name'是数据集中的变量名。

  1. 绘制伪彩色图:
代码语言:txt
复制
plt.pcolormesh(var)
plt.colorbar()
plt.show()

这里使用plt.pcolormesh函数绘制伪彩色图,并使用plt.colorbar函数添加颜色条。

xarray的pcolormesh函数绘制2D数据的优势在于它可以处理多维数组数据,并提供了丰富的数据操作和分析功能。它还支持对数据进行标签化,方便数据的索引和筛选。

xarray库在云计算领域的应用场景包括气象数据分析、地理信息系统、遥感数据处理等。对于这些应用场景,腾讯云提供了一系列相关产品和服务,例如腾讯云气象数据分析平台、腾讯云地理信息系统等。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。

注意:根据要求,本答案不涉及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何在一张图上同时绘制云图和降水

*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...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。...这样可以增加整个图像的对比度,使颜色更加饱和丰富 为什么修改单位km为m 图投影坐标系一般使用的是米为单位。直接拿千米单位的影像坐标去绘制地图,会造成非常严重的坐标错位。...为什么使用pcolorfast 对于绘制地图影像,pcolorfast能够提供更快速和直接的解决方案。它适合直接可视化大规模的不规则网格数据,比如常见的卫星影像等。...是地图绘制过程中的一种非常有效和高效的方法 2.绘制era5小时降水 import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import

16110

WRF如何转换投影+模拟台风路径可视化

pyproj加scipy的griddata是第二推荐,进行pyproj投影转换后三种插值方法差别不明显,比之直接插值效果好 可视化仅作对比参考,现cartopy绘图能直接换投影 读取数据 import...通常情况下,'linear'插值速度较快,但在数据变化剧烈的地方可能会导致较大的误差;'nearest'插值计算速度快,但可能导致表面出现块状的不连续性;'cubic'插值在平滑度和准确性方面通常表现较好...plt.pcolormesh(t_new) plt.colorbar() plt.show() 2.2 使用xesmf的多种插值法进行转换对比 import xesmf as xe import xarray...它在保持数据平滑性的同时,能够提供较为精确的插值结果。 缺点:尽管双线性插值是一种较为常用的插值方法,但在处理不规则或非均匀网格时可能会引入一些误差。...这种方法在处理离散数据或需要保留原始数据特征的情况下较为适用。 缺点:最近邻插值无法提供平滑的插值结果,可能导致插值值的不连续性,并且对于密集网格而言可能会引入一些误差。

18610
  • 雷达系列:两种雷达库计算HCL产品方法对比

    前言 在本文中,我们将对比两种Python雷达库,分别是pycwr和pycinrad,它们用于计算HCL(Hydrometeor Classification)产品的方法。...、差分反射率、相关系数和比相移等数据,对气象目标进行分类。...该函数功能丰富,可根据多种参数进行气象目标的分类,返回结果为xarray.Dataset类型的数据,便于进一步处理。 对于熟悉xarray和雷达数据处理的用户来说,易用性较好。...对于初学者可能需要一定时间来理解参数的含义和使用方法。...pycwr 该函数用于进行C/S/X波段雷达的云水获取,根据给定的反射率、差分反射率、比相移、相关系数、线偏振比和温度等数据,对云水类型进行识别。

    19310

    一刻也没有为圣诞的结束而悲伤,下一刻赶来的是ERA5数据计算700hPa水汽通量散度

    ERA5数据计算700hPa水汽通量散度 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏,可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角...,会出现个三角形,点击查看即可 前言 在小编为论文伏案工作的时候,想必读者们在欢乐的海洋中畅游吧。...在本篇文章中,我们将基于 ERA5 再分析数据,利用 Python 代码计算 700 hPa 水汽通量散度,并绘制相关图形。...项目目标 本项目的主要目标是: 计算水汽通量散度 使用 ERA5 再分析数据,结合 metpy 和 xarray 等 Python 库,计算大气 500 hPa 层的水汽通量散度。...绘制水汽通量散度图 将计算结果可视化,使用 cartopy 库绘制水汽通量散度的空间分布图。

    15410

    python计算与绘制WRF降水量

    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,...# 导入数据读取模块 import numpy as np import pandas as pd from netCDF4 import Dataset import xarray as xr #...(pcolormesh方法进行格点绘制) #im = ax.pcolormesh(to_np(lons), # to_np(lats), #...为了代码不繁琐直接利用xarray的plot作图,更多细致的作图敬请自己实现,以下示例小时降水量的组图绘制 此处使用了xarray的data.diff计算每小时的降水量 wrfout中的降水变量都是累计降水量

    56311

    xarray系列|WRF模式前处理和后处理

    WRF模式前处理 WRF模式后处理 数据提取 投影转换 插值 可视化 本文除了xarray之外,主要使用了 salem 和 xesmf 这两个库,salem 主要是进行前处理和部分后处理操作,xesmf...投影转换 一般情况下是不需要进行投影转换的,除非在需要和其它投影的数据进行对比分析。这里我们使用 xesmf 进行网格的转换。...这里也可以使用 xarray 自带的插值方法进行插值,或者使用 salem 提供的函数进行插值,比如 .wrf_zlevel 进行垂直插值: ds.isel(time=1).salem.wrf_zlevel...() 可视化 可视化的部分其实之前就提到过了,xarray 的 Dataset 和 DataArray 都有 plot 方法可以进行快速绘图,也可以非常方便的绘制多幅子图。...温度分布图(点击看大图) 除了这种一键可视化之外,也可以进行单个时刻的绘图,或者提取某一个站点的数据绘制时间序列图: ds['T2'].isel(south_north=120, west_east=50

    3.4K61

    xarray系列|WRF模式前处理和后处理

    WRF模式前处理 WRF模式后处理 数据提取 投影转换 插值 可视化 本文除了xarray之外,主要使用了 salem 和 xesmf 这两个库,salem 主要是进行前处理和部分后处理操作,xesmf...投影转换 一般情况下是不需要进行投影转换的,除非在需要和其它投影的数据进行对比分析。这里我们使用 xesmf 进行网格的转换。...这里也可以使用 xarray 自带的插值方法进行插值,或者使用 salem 提供的函数进行插值,比如 .wrf_zlevel 进行垂直插值: ds.isel(time=1).salem.wrf_zlevel...() 可视化 可视化的部分其实之前就提到过了,xarray 的 Dataset 和 DataArray 都有 plot 方法可以进行快速绘图,也可以非常方便的绘制多幅子图。...温度分布图(点击看大图) 除了这种一键可视化之外,也可以进行单个时刻的绘图,或者提取某一个站点的数据绘制时间序列图: ds['T2'].isel(south_north=120, west_east=50

    5.4K66

    一瞬又一瞬,累积起来便是一生 | ERA5数据计算垂直积分整层水汽通量散度

    ERA5数据计算垂直积分整层水汽通量散度 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏,可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角...它综合考虑了从地表到特定高度范围内的水汽输送情况,对研究降水形成机制和气候变化有着重要意义。本文将基于ERA5再分析数据,利用Python编程语言计算整层水汽通量散度,并进行相关图形绘制。...通过这篇文章的学习,您不仅能理解整层水汽通量散度的物理意义,还将掌握如何使用Python及其生态中的工具来处理和分析气象数据。...项目目标 本项目的主要目标包括: 计算整层水汽通量散度:使用ERA5再分析数据,结合metpy、xarray等库,计算从地面至一定高度(例如1000 hPa至300 hPa)之间的整层水汽通量散度。...绘制整层水汽通量散度图 最后,我们将计算结果绘制成地图形式,以便直观地观察整层水汽通量散度的空间分布。

    16310

    关于WRF插值站点的二三事

    前言 很多时候我们需要拿模拟数据和站点图作对比,那就需要把模拟数据插值到站点 今天来尝试两种WRF数据插值到站点的方法并使用meteva进行简单绘图 方法一:xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点...dy + y0) # 使用 pyproj.transform() 将这些网格坐标点从 WRF 模型的投影坐标系转换回经纬度坐标系(PlateCarree投影),结果存储在 our_lons 和 our_lats...plt.pcolormesh(z_target_grid) plt.colorbar() plt.show() 创建xarray数组 In [11]: # 创建xarray数据结构 t = xr.DataArray...title 以上可视化仅仅是展示插值后成果,需要进一步可视化可以使用matplotlib或者参考两种micaps站点数据的简单绘制方法 就使用而言,xesmf无疑是更简单的,并且插值后直接是xarray...因为使用的插值方法不同就不作比较了,xesmf和griddata都有几种插值方法,感兴趣的读者可自行探索。 实际上在meteva的插值就使用了两种:最临近插值与双线性插值。效果好坏还需大家自行试验。

    16710

    气象人开发的高级科学绘图库Proplot!

    •自动化维度和图形间距 添加新的设置选项控制图形的维度和间距,以更好的解决多子图所带来的图形间距问题。比自带的tightlayout更友好。...绘制超过1行1列的图形时返回2维数组,1行1列的图形返回1维数组,单个图形则返回Axes实例。...•Xarray和pandas整合 传递xarray和pandas数据结构给matplotlib进行绘图时,这些数据结构的元数据信息会丢失。...如果要保留元数据,只能使用xarray和pandas数据结构自身的绘图函数。而Proplot对这些函数进行了封装,可以更加友好的调用。...因为地理图形数据通常存储在经纬度坐标中。Proplot将Cartopy和Basemap整合到了ProjAxes format方法中。 basemap的开发2020年之后将终止。

    3.3K52

    关系(六)利用python绘制二维密度图

    关系(六)利用python绘制二维密度图 二维密度图(2D Density Chart)简介 二维密度图可以表示两个数值变量组合的分布,通过颜色渐变(或等高线高低)表示区域内观测值的数量。...既可以识别数据集中趋势,也可以分析两个变量之间是否存在某种关系等, 快速绘制 基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt...plt.pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='auto') plt.show() 定制多样化的二维密度图 自定义二维密度图一般是结合使用场景对相关参数进行修改..., cmap="Reds", fill=True, bw_adjust=.5, thresh=0.1) plt.show() 总结 以上通过seaborn的kdeplot和matplotlib的pcolormesh...(在自定义密度函数gaussian_kde基础上)快速绘制二维密度图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的二维密度图来适应相关使用场景。

    18000

    Excel技巧:在工作表中绘制完美的形状

    标签:Excel技巧 “绘图”工具栏中的椭圆形工具很难使用。如果开始在单元格的左上角绘制矩形,形状将从该角开始。但是,如果在同一个点开始画一个圆,画的椭圆将不会完全包含单元格中的文本。...使用键盘键可以使绘制形状更加容易。 首先,要使椭圆成为一个完美的圆形,在绘制时要按住Shift键。使用Shift键还将强制矩形为正方形,强制三角形为等边三角形。 其次,圆形或椭圆形很难画。...为了在一个单元格周围绘制一个圆圈,必须从单元格外很远的地方开始。怎么知道要从多大程度上超出你的数据才能包括所有数据?一种解决方案是在绘制椭圆时按住Ctrl键(或按住Ctrl+Shift键绘制圆)。...然后,不是从左角开始,而是直接从圆的中间开始。向外拖动时,圆圈会变大。 另一个修改键是Alt键。按住Alt键绘制的矩形将捕捉到单元格边界。...使用Alt键时,矩形可以是两列宽或三列宽,但不能是2.5列宽。 如果要调整正方形的大小,在拖动角控制柄的同时按住Shift键,这将强制Excel保持纵横比不变。

    14410

    Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制

    上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制...我们可以看出,Density_re 数据为gaussian_kde()处理后并经过reshape操作的核密度估计插值网格数据,接下来,我们就使用Basemap包对该空间插值数据进行可视化展示,我们直接给出绘制代码...()函数则实现了插值网格数据在地图上的映射效果: cp=map_base.pcolormesh(X,Y, data=Density_re,cmap='Spectral_r') 最终的可视化效果如下...「接下来就是关键的一步操作」:我们根据df_grid数据中的经纬度信息判断点是否在构建的面(shp_ploygeon)内,不在的点我们赋值为np.nan,在的点不变,这样即可完成“裁剪”操作,具体操作代码如下...总结 本期推文我们使用了Basemap绘制了空间插值的可视化效果,虽然这个包停止了维护,但其较为好用的绘图函数还是可以使用的,也别担心安装问题,还是提供不同版本的whl文件进行安装的。

    2.2K20

    气象绘图cmap、cbar超详细版(附示例)

    常见的绘图命令scatter、contour、contourf、pcolormesh等都可以引入cmap与colorbar,下面四幅图分别使用了前述四种绘图命令绘制,并更改了每一幅图使用的颜色映射表:...与Legend图例命令不同,matplotlib允许使用者在不使用其他功能的情况下,无限次的添加colorbar。 colorbar的引入既可以是有源的,也可以是无源的。...定制化cmap与colorbar 在实际数据可视化使用中,cmap其实只是一连串的存储的代表颜色的数组,与数值没有确实的联系。...常规绘制contourf时,我们输入的levels就叫做一种norm,此时的映射规则拥有最高的优先性,使用levels参数将会掩盖其他norm命令。这是最常见的情况,在使用默认cmap时常用这种方式。...从这个特性来看,我们在绘制类似铆定0值时的colormap时有特别的用处,如: 在使用上图3颜色条时,我们需要使红蓝阴阳色关于0值对称,但是可以发现,蓝色的赋值其实都在0~-0.5的范围,深蓝色的部分实际上是没有被使用过的

    16.9K227

    【愚公系列】2022年04月 微信小程序-image图片

    ,使图片的宽高完全拉伸至填满 image 元素 aspectFit 缩放模式,保持纵横比缩放图片,使图片的长边能完全显示出来。...aspectFill 缩放模式,保持纵横比缩放图片,只保证图片的短边能完全显示出来。也就是说,图片通常只在水平或垂直方向是完整的,另一个方向将会发生截取。...widthFix 缩放模式,宽度不变,高度自动变化,保持原图宽高比不变 heightFix 缩放模式,高度不变,宽度自动变化,保持原图宽高比不变 top 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的顶部区域 bottom...', text: 'scaleToFill:不保持纵横比缩放图片,使图片完全适应' }, { mode: 'aspectFit', text: 'aspectFit...:保持纵横比缩放图片,使图片的长边能完全显示出来' }, { mode: 'aspectFill', text: 'aspectFill:保持纵横比缩放图片,只保证图片的短边能完全显示出来

    64940
    领券