有用的是这里显示的地球不仅仅是一个图像; 它是一个功能齐全的 Matplotlib 轴域，它可以理解球面坐标，这使我们可以轻松地在地图上绘制数据！...这个选项很重要：例如，在全局地图上设置高分辨率边界可能非常慢。 这是绘制陆地/海洋边界，以及分辨率参数的效果的示例。我们将创建苏格兰的美丽的斯凯岛的低分辨率和高分辨率地图。...此处使用的数据下载于 2016 年 6 月 12 日，文件大小约为 9MB： # !...gunzip gistemp250.nc.gz 数据采用NetCDF格式，可以通过netCDF4库在 Python 中读取。....nc') 该文件包含不同日期的许多全球温度读数；我们需要选择我们感兴趣的日期的索引 - 这里是 2014 年 1 月 15 日： from netCDF4 import date2index from
Basemap 特别擅长绘制数值天气模式输出数据，比如 WRF。WRF [注1] 模式是广泛使用的数值预报模式，只要变量名合适，大部分情况下都可以使用其它模式的输出来运行。...译注： 读取 NetCDF文件也可以使用 netcdf4 库 绘制域 from osgeo import gdal from mpl_toolkits.basemap import Basemap import...读取文件时，它使用的是调用 subdatasets 即，子数据集的方式，因此每个变量都像是单独的文件 XLONG 和 XLAT 包含的是矩阵中每个点的经纬度信息。...使用 Basemap 时这些信息是非常重要的 绘图时，仅使用每个变量的第一条带，这是因为longitudes， latitudes 和temperature 都有多条带（译注：因为每个变量都有多个时刻的输出...注意：由于这些变量都是 numpy 数组，因此计算起来很容易。
Basemap可以与 matplotlib 的一般绘图功能相结合，并在地图上绘制数据。...# 绘制海岸线 map.drawcoastlines() # 如果使用单独的python程序（.py文件），需要下面这句话才能看到图 plt.show() <matplotlib.collections.LineCollection...# 使用Python的csv模块模块处理数据，这简化了使用csv文件的过程。...这个例子更加综合，还涉及到数据裁剪与netcdf文件读取。 建议使用panoply对netcdf文件进行快捷查看，很方便。...如果你有linux系统，并且安装好了netcdf的库，可以用ncdump将netcdf文件整个转换为文本文件，可以用ncdump -h快速查看文件头。
在推出两期数据分享之后，获取数据的小伙伴们也知道，数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据，虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是可以进行 处理和可视化绘制的，但是，还是有小伙伴咨询使用编程软件...Python或者R处理nc数据，正好也想分享一期关于nc网格数据的可视化绘制过程，这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单，将放在空间插值系列的资料中，该部分正在加快进程中哦~~)，...nc_open(): Open a netCDF File(打开nc文件)。 ncvar_get(): Read data from a netCDF file(读取nc文件中变量数据)。...nc数据的可视化绘制 由于我们使用的是ggplot2进行绘制，所以我们直接使用raster包进行nc文件的读取(其实也是调用ncdf4包进行处理)，数据我们就使用昨天分享数据的数据：数据(代码)分享 |...总结 这一期我们还是分享了可视化绘制技巧，希望对大家绘制空间nc网格数据有所帮助，而Python 处理及可视化的绘制操作打算和空间插值的放在一起，尝试使用视频的形式分享给大家~
通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。...如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。...那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。 ? 示例图如下： ? 绘制散点图： 散点图的绘制，使用的是plt.scatter方法，这个方法有以下参数： x,y：分别是x轴和y轴的数据集。...通过以上运动员散点图的分析，我们总体上可以看出来是满足线性回归的，因此可以在图上绘制一个线性回归的线条。...想要绘制线性回归的线条，需要先按照之前的数据计算出线性方程，假如x是自变量，y是因变量，那么线性回归的方程可以用以下几个来表示： y = 截距+斜率*x+误差 只要把这个方程计算出来了，那么后续我们就可以根据
1 用rolling方法计算移动平均值 当时间序列的样本数波动较大时，从中不大容易分析出未来的发展趋势的时候，可以使用移动平均法来消除随机波动的影响。...在这个范例中，用到了matplotlib可视化控件，具体而言，在通过第5行的代码从csv文件得到数据后，先是通过第8行的plot方法，依次连接df对象里每天收盘价的点，从而绘制了描述“收盘价”的折线。...在第3行里，引入了计算自相关系数的statsmodels库，在第5行里，从指定的文件里读到股票收盘价的数据，并在第6行，通过stats.graphics.tsa.plot_acf方法来计算并绘制收盘价的相关性系数的图表...范例中，将首先从网络接口里抓取指定股票的数据，在此基础上计算股票间的相关度，并以热力图的形式直观地展示不同时间序列间相关性的效果。...在得到数据后，会在第22行和第24行的代码里，两两计算各股间的相关性，并绘制成热力图，并在右边显示图例性质的颜色刻度条。运行本范例，能看到如下图所示的效果。 ? ?
图表的下部是带有红线的傅里叶变换，其中 x 轴表示频率， y 轴代表振幅频谱。 在下一节中，我们将简单地介绍不同类型的信号波，并使用numpy.fft模块计算傅立叶变换。...Python 是一种解释型语言，它在优化函数调用方面做得并不出色，但是可以使用 C 或 Cython 很好地优化它们： 这种装箱和拆箱不是免费的，需要花费宝贵的计算时间。...前面的代码有很多“松散的结果”，可以当作练习来解决 Python 中的性能问题，并在采用 Cython 方式之前先最佳地使用 NumPy。...众所周知netCDF4是一种自我描述的文件格式; 您可以创建和访问存储在变量中的任何用户定义属性，尽管最常见的是standard_name，它告诉我们该变量代表降水通量。...完成netCDF4文件的创建后，最后一步是关闭文件连接： In [31]: output.close() 上面的代码向您展示了 Python netCDF4 API 的用法，以便读取和创建netCDF4
这些图用于了解哪些变量彼此相关以及它们之间的关系强度。而热图是使用不同颜色的数据的二维图形表示。 Seaborn是一个用于数据可视化的Python库。它在制作静态图时很有用。...然后，我们使用Seaborn的“heatmap（）”函数创建了一个三角相关热图。最后，我们设置属性并将地图的颜色设置为“spring”，并使用“plt.show（）”函数绘制它。...生成的热图显示账单总额、小费和大小变量之间的相关性。...生成的热图显示变量年龄、票价和等级之间的相关性。...生成的热图显示了变量萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度之间的相关性。
小编研究生期间处理过葵花卫星nc网格数据，前一段时间也有其他同学咨询Python处理nc数据的问题，这次就简单说一下哈，内容如下： Python-netCDF4库处理nc数据 在选择完使用葵花卫星nc数据进行绘制后...，我们使用Python-netCDF4库 进行nc格式数据的处理(这里仅介绍读取和数据维度选择)。...以上就解决了我们数据来源问题，也顺带说了下nc数据的python读取方法，更过关于Python处理nc格式数据可在我直播的时候进行详细介绍或者参考：Python-netCDF4官网[1] Python/...获取parula颜色系 这里我们首先使用Python-Matplotlib进行图表绘制，首先要解决的就是设计出MATLAB的默认colormap-parula。...默认colormap 接下来，我们使用colormaps.py文件中的parula颜色系进行绘制，如下： import matplotlib.pyplot as plt from colormaps import
该数据集包含 328 个数据文件，每个 ABoVE 瓦片两个：164 个 GeoTIFF（*.tif）格式文件和 164 个 netCDF（*.nc）格式文件。...变量是收集的数据类型（"ABoVE_disturbance_agents "或 "dTC"），以及 ext 是文件扩展名（"tif "或 "nc"）。...单元值是扰动因子的类别（表 2）。无数据值为 255，数据类型为字节。 netCDF 文件包含用于检测干扰的缨帽指标的栅格。...每个 netCDF 包含六个变量（表 3），年值为 1985 年至 2013 年。无数据值为 -32767。...针对该时间序列的年际变化计算了亮度、绿度和湿度的缨帽指数（表 3），并在本数据集的 netCDF 文件中提供了 1985-2013 年的数据。
ncra—netCDF Record Averager ncra对一系列输入文件中的记录变量进行统计计算，比如计算均值。进行统计计算时也可以给定权重信息，进行加权平均。...这意味着对于所有输入文件的给定变量而言，使用打包规则压缩的数据必须使用相同的打包参数(即scale_factor和add_offset)，否则连接后数据集无法正确解包。...ncwa—netCDF Weighted Averager ncwa可以对单个输入文件中任意维度的变量执行统计计算，可以给定权重、掩膜信息或归一化。...NCO也提供了Python的封装版本[1]，但功能可能没有直接使用NCO命令行工具强大，感兴趣的可以直接查看github链接。...除了NCO之外，还有一个用于处理netCDF文件的命令行工具--CDO，也有对应的Python封装版本，感兴趣的可以查看。 此次仅对上述命令进行简要介绍，下次再详细介绍常用命令的使用方法。
netCDF在大多数平台上都支持，因此科学程序语言几乎都支持解析 netCDF 文件。最近的 netCDF 版本基于更广泛使用的 HDF-5 文件格式。了解更多netCDF文件格式 [注1]。...为了读取或写入 netCDF 文件，需要安装 scipy 或 netcdf4-python。...当要在一个文件中写入多个组时，传入 mode = 'a' 给 to_netcdf ，从而确保每一次调用都不会删除文件。 除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。...这些信息会保存为 netCDF 变量的编码信息，从而使得 xarray 能够更准确的读取编码数据。 注意： 是否使用编码选项是可选的。...如果不指定编码信息的话，xarray 会使用默认的编码属性信息；如果指定的话，这会更有利于额外的处理操作，尤其是压缩操作。 当存储文件时，这些属性信息会保存为每一个变量的属性。
NetCDF 数据的特性包括： 自描述性：即 netCDF 文件包括关于其中所含数据的信息，如捕获数据元素的时间以及使用的测量单位。...可移植性：或称跨平台性，即在一种操作系统上创建的 netCDF 文件通常可被其他操作系统上的软件读取。 可扩展性：即可有效地读取一个大 netCDF 文件的一个小子集，而无需读取整个文件。...NetCDF 文件处理工具 其中列出的ncdump可以查看NetCDF文件中的变量和属性等信息，ncview，panoply可以对NetCDF文件中的变量进行简单的可视化，如果需要对NetCDF文件进行裁剪...复杂的数据处理工作和二维可视化可以使用matlab，python或NCL，三维可视化可以使用VisAD，Vis5d，IDV等。 处理nc文件的工具很多，此次仅利用python来讲一下如何处理nc文件。...目前Python中最受欢迎的处理NetCDF数据的库是netCDF4-python。此外，scipy.io模块也提供了NetCDF文件接口，可以用来读取NetCDF文件。
要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。...这也是培养对数据的兴趣和建立一些初始问题来尝试回答的好方法。简单地说，相关性是非常重要的。 Python的最大好处就库多，有很多库已经为我们提供了快速有效地查看相关性所需的工具。...让我们简要地看看什么是相关性，以及如何使用热图在数据集中找到强相关性。 什么是相关性？ 相关性是一种确定数据集中的两个变量是否以任何方式关联的方法。关联具有许多实际应用。...让我们使用以上数据绘制3个散点图。我们将研究以下3种关系：年龄和体重，年龄和乳牙以及年龄和眼睛的颜色。 年龄和体重 ? 当我们观察年龄和体重之间的相关性时，图上的点开始形成一个正斜率。...如果这种关系显示出很强的相关性，我们会想要检查数据来找出原因。 使用Python查找相关性 让我们看看一个更大的数据集，并且使用Python的库查找相关性。
nc数据文件的R包读取 nc数据的可视化绘制 nc数据文件的R包读取 在R中读取nc文件，我们首选ncdf4包，其使用参考网址如下：https://rdrr.io/cran/ncdf4/。...这里简单介绍下主要的函数： print.ncdf4: Print Information About a netCDF File(输出nc文件基本信息)。...nc_open(): Open a netCDF File(打开nc文件)。 ncvar_get(): Read data from a netCDF file(读取nc文件中变量数据)。...nc数据的可视化绘制 由于我们使用的是ggplot2进行绘制，所以我们直接使用raster包进行nc文件的读取(其实也是调用ncdf4包进行处理)，数据我们就使用昨天分享数据的数据：数据(代码)分享 |...总结 这一期我们还是分享了可视化绘制技巧，希望对大家绘制空间nc网格数据有所帮助，而Python 处理及可视化的绘制操作打算和空间插值的放在一起，尝试使用视频的形式分享给大家~
Python python中有多个库提供了处理NetCDF文件的功能，比如专门处理nc数据的netCDF4-python，scipy，osgeo，PyNIO(Linux)等。...netCDF4-python 使用 netCDF4-python处理nc数据是非常方便的，而且其提供了非常多的功能，并且正在不断的完善。...关于netCDF4-python库的介绍，之前已经提到了 netcdf4-python 模块详解，还有这里这里使用 Cartopy 和 netCDF4 可视化 WRF 模式数据 下面以一个例子来讲述一下如何处理...= data.variables["SST"][1, :, :] scipy scipy 库中的io模块同样提供了 netcdf 文件处理方法，其所使用的外部模块和 netCDF4-python 使用的相同...文件，根据不同的需要使用不同的方法。
python中提供了多种方式来处理netcdf文件，这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。 netcdf4-python是 netCDF4 C库的python模块。...netcdf 中的变量 netcdf 中的变量就像 numpy 模块中的 python 多维数组。然而，不像 numpy 数组，可以在一个或多个无限维添加netcdf 变量。...如果文件格式是 NETCDF4, 无符号整型和64位整型可以使用。 维度本身也可以被定义为变量，称为 坐标变量。...netcdf 文件中的属性 netcdf 文件中包含了两种类型的属性：全局属性和变量属性。前者提供的是组或整个数据集的信息，后者提供的是组中变量的信息。...从多个netcdf数据集中获取数据 如果你想从多个文件中获取一个变量的数据，可以使用 MFDataset 类进行数据获取。
", np.arange(5)), "b": (("x", "y"), np.ones((5, 4)))} ) ds 对象ds to_series:将多变量数据DataSet使用多重索引，将相应的DataArray...数据结构的推荐方法是 NetCDF（Network Common Data Form），这是一种二进制文件格式，用于起源于地球科学的自描述数据集。...文件的后缀为.nc。Xarray 基于 netCDF 数据模型，因此磁盘上的 netCDF 文件直接对应于数据集对象。...这种数据格式对于并行计算是非常友好的。 Zarr 能够以多种方式存储阵列，包括内存、文件和基于云的对象存储，如 Amazon S3 和谷歌云存储。...pip install pytest python -m pytest -v --pyargs zarr 大致会得到以下结果 以及对应路径下（此处以 D 盘的根目录为例）的临时文件（运行完毕可以删除
之前介绍过如何使用Python处理NetCDF格式文件，这次介绍一下如何创建NetCDF文件。...使用netcdf4-python创建netCDF格式文件通常按照如下流程： 1) 打开/创建netCDF文件对象 2) 定义数据维度 3) 基于定义的维度创建变量 4) 存储数据到变量 5) 为变量和数据集添加属性...然后需要指定文件的格式format，目前netCDF4-python支持以下格式：NETCDF3_CLASSIC, NETCDF3_64BIT_OFFSET, NETCDF3_64BIT_DATA, NETCDF4...对应的旧文件格式数据类型为：f，d，h，s，b，B，c，i，l。 定义变量时可以定义单个变量或者使用组的形式定义变量，单个变量的定义只需要给定变量名即可，如上例所示。...全局属性是对应整个文件的属性，顾名思义，变量属性就是对应每个变量的属性。 在创建nc文件时，属性是可选的。但是为了更为明确的表述文件和变量的信息通常要添加属性，也建议添加属性。
而NCL是由NCAR开发的脚本语言，近些年来用户颇多，其主要应用与地学领域，其中包含了大量的气象相关脚本，很多气象要素的计算函数，以及气象常用图形的绘制函数，官网也给出了大量的示例，在气象领域中应用广泛...关于python不作过多介绍，这也不是重点。重点是使用python进行WRF后处理。...Python进行WRF模式后处理，主要使用三个库：matplotlib(python中最火的可视化库)，netCDF4(处理nc文件)，Basemap(处理地图投影)。...当然关于处理 nc 文件的库还有不少，这里主要以 netCDF4为主，cartopy库也可以处理地图投影(之前也有介绍过)。这里不作过多介绍，有兴趣的可以搜索一下。...as nc # wrfpost 为个人编写的库，其中 sharexy用于设置共享 x-y轴，之前的例子有提及 from wrfpost import sharexy 然后，读取文件并获取变量： fip
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