temperature=ds['temperature']# 获取温度变量 temperature_at_time_0=temperature.isel(time=0)# 索引时间维度的第一个时间点 temperature_at_lat_0_lon_0=temperature.isel(lat=0,lon=0)# 索引特定经纬度点print("Temperature Data:",temperature)print("Temperature at Time 0:",temperature_at_time_0)print...
plt.show() 在这段代码中,我们使用isel函数选择第一个时间点的温度数据,并使用plot函数绘制其空间分布图。你可以根据需要调整图像的大小、颜色映射和标题等。 六、保存网格化数据 如果你希望将网格化处理后的数据保存为新的NC文件,可以使用Xarray的to_netcdf函数。下面是一个示例: # 保存网格化数据为新的NC文件 tem...
x_index, y_index = findpoint(plon, plat, dataarray) nearest_data = dataarray.isel(x=x_index, y=y_index) 在使用本函数时,需要根据数据情况,调整函数中 (lon,lat) 或 (x,y) 的维度命名,以及 dataarray 的维度数量(本例中是四维数据)。
isel(x=x_index, y=y_index) data_selected 就是沿剖面各点获得的距离最近的数据。 由于dataarray.isel(x=x_index, y=y_index) 中 x_index 与 y_index 均为一维数组,因此这样获得的 data_selected 在水平空间上并不是我们想要的一条线(指定的剖面),而是以指定剖面为对角线的矩形。 因此我们还要做一...
方法1:.isel(integer selection)是一个基于维度名称数字索引的筛选的方法。通过.isel这个方法筛选了arr第一维度x索引值为1和第二维度y索引值为2的值。 data.isel(x=1, y=2) [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-dGhyEga8-1630891998095)(E:\myblog\blogname\source_post...
wind_data.isel(time=0, height=0).plot() plt.title('Wind Data at Time=0, Height=0') plt.show() 在上述代码中,我们创建了一个包含高度维度的风场数据,并使用xarray进行了可视化。 通过以上方法,我们可以在Python中设置和可视化风场密度,从而更好地分析和理解风场的分布情况。这些方法不仅适用于简单的二维...
isel(time=0).metpy.parse_cf() # 使用 MetPy 的 cross_section 函数提取剖面数据 cross = cross_section(ds, start_point, end_point) print(cross) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <xarray.Dataset> Size: 210kB Dimensions: (level: 37, index: 100) Coordinates: * level (...
ds['pre'].isel(time=0).salem.quick_map() 用默认投影,对nc数据进行可视化: import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs # 导入Cartopy专门提供的经纬度的Formatter from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter ...
其中,第0个可理解为ds.isel(time = 0),同理第12个可理解为ds.isel(time = 12),并且是一个字典类型。字典:键值对(key-value pair)键与值之间的关联。 可以使用for循环遍历: for key in sorted(gb): # str()函数将数值转为字符串print( str(key)+"月", gb[key]) ...
Coordinates: * x (x) int32 1 2 3 4 * y (y) int32 11 22 33 """# 参数名是维度名,值是切片,表示范围# 没有指定的表示全部筛选# 所以筛选 x 维度(跨度为 2),筛选 y 维度的前 1 个print(array.isel(x=slice(0,None,2), y=slice(0...