我想将沿两个坐标之间的横断面线的横截面数据保存为netCDF文件。 我遵循的是Metpy's Cross Section Analysis中描述的示例代码 以下是添加了remove crs命令的修改后的代码: import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xarray as xr
import metpy.calc as mpcalc
from metpy.interpolate import
我得到了这个错误:
AttributeError: 'Dataset' object has no attribute 'metpy'
当我运行我的代码时。具体的线条是:
import Scientific.IO.NetCDF as S
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
import metpy
# Any import of metpy will activate t
我使用ERA5数据集来绘制南部非洲垂直速度的横截面。数据的一个示例是。我尝试复制给定的示例,但是,由于数据集的坐标中缺少信息,cross_section函数无法工作。我使用的代码如下:
from matplotlib import pyplot
from matplotlib.cm import get_cmap
from __future__ import print_function
from netCDF4 import Dataset,num2date,date2num
from matplotlib.colors import from_levels_and_colors
from
我已经下载了GFDL模型的全球温度数据在2010-2014年期间约3.5GB.我想使用METPY库计算静态稳定性。我的数据集看起来像这个
我使用的代码如下:
import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gp
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy import feature as cf
import netCDF4 as nc
import se
我试图用NetCDF格式绘制一些通过Unidata信标包访问的气象数据。
我已经导入了MetPy文档建议的相关库
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
from netCDF4 import num2date
import numpy as np
import xarray as xr
from siphon.catalog import TDSCatalog
from datetime import datetime
import metpy
我想使用metpy计算近地表(即2m)比湿度,使用ERA5时重分析数据。昨天我刚刚通过pip在本地安装了metpy,所以我假设我的代码是最新的。我的问题是我不断地遇到下面的错误。
这是我目前的代码:
# import modules
import numpy as np
import xarray as xr
from metpy.units import units
import metpy.calc as mpcalc
# read data
d2m = xr.open_dataset('netcdf/ERA5_dewpt2m_1992.nc')
sp = xr.open
我正在使用GOES-16卫星图像,这些卫星图像都在netcdf文件中。我想对文件进行裁剪,以便它只显示波多黎各和大纲。我可以把它收起来,但是经纬度不会出现,波多黎各的海岸线也不会出现。下面是我的示例代码。
import netCDF4 as nc
from netCDF4 import Dataset
import cartopy as ccrs
import cartopy.mpl.ticker as cticker
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
#f
编辑:我开始怀疑下面出现的问题是元数据造成的,因为即使在纠正了有关单元mpcalc.geostrophic_wind(z)提出的问题之后,mpcalc.geostrophic_wind(Z)仍然会发出关于坐标和排序的警告。也许函数无法从文件中识别坐标?这可能是因为WRF输出数据不符合CF?。
我想用MetPy函数mpcalc.geostrophic_wind从WRF资料中计算地转风和地转风。
我的尝试导致了许多错误,我不知道我做错了什么。有人能告诉我如何修改我的代码以消除这些错误吗?
以下是我迄今为止的尝试:
#
import numpy as np
from netCDF4 import D
我正在尝试按照Metpy网站上的示例代码对网格数据集执行横截面分析。 首先,我可以使用xarray读取原始的grib2数据集,也可以在将其转换为netCDF格式之后读取它。 我成功导入了所有需要的包: import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xarray as xr
import metpy.calc as mpcalc
from metpy.interpolate import cross_
我在xarray数据集中有一些复杂的数据(numpy dtype complex128),我想用to_netcdf保存这些数据。我得到以下错误:
TypeError: illegal primitive data type, must be one of dict_keys(['S1', 'i1', 'u1', 'i2', 'u2', 'i4', 'u4', 'i8', 'u8', 'f4', 'f8']), got c
我从这个网站获得了示例代码:
我想知道为什么示例程序不能在我的计算机上使用xarray-0.15.0或xarray-0.15.1。
原始代码在下面
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xarray as xr
import metpy.calc as mpcalc
from metpy.cbook import get_test_data
from metpy.interpolate imp
我有一个netcdf文件,包含u和v分量的风。netcdf文件包含7305个每日值。对于每一天,我想做一些计算,将输出存储在一个数组中,然后合并所有数组,以便每个数组对应于特定的一天。初始netcdf文件具有lats(101)和lons(129)。因此,最终阵列(vort)将有(7305,101,129)维。下面我已经包含了我到目前为止开发的代码。它可以工作,如果我每天分别存储在漩涡,但不工作时,我做“附加”。有什么帮助吗?
from matplotlib import pyplot
from matplotlib.cm import get_cmap
from __future__ impo
我正在尝试使用metpy绘制GOES-East全磁盘数据,并通过虹吸从THREDDS数据服务器下载最新数据。然而,在将我的情节与实时图像进行比较后,似乎有很大的不同。 下面是我的代码: import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import metpy.calc as mpcalc
from metpy.plots.ctables import registry
from metpy.plots import add_timestamp
from
我在macOS上使用cfgrib,当我尝试将一个grib文件隐藏到xarray中时,我得到了以下错误:
AttributeError: module 'pyeccodes.compat' has no attribute 'codes_grib_multi_support_off'
以下是我到目前为止拥有的代码:
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as sty
sty.use('classic')
import numpy a
试图用MetPy绘制HRRR数据,通过Herbie导入并插入到XArray中。我正在用ContourPlot在MapPanel上绘制700毫巴的位势高度。下面,我用数据插入了代码和XArray。输出只是一张空白的地图,上面有一些在堪萨斯上空的轮廓标签。
有什么遗漏了吗?
谢谢!
from herbie import Herbie
from datetime import datetime, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
import metpy.calc as mp
当我运行以下代码时 import Scientific.IO.NetCDF as S
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
import metpy
import numpy as N
from metpy.plots import ContourPlot, ImagePlot, MapPanel, PanelContainer
# Any import of metpy will activate t
我正在尝试创建一个类,它作为属性xarray数据保存为netcdf
下面是我启动构造函数的方式
import xarray as xr
class volume:
''' volume class to contain everything about the seismic dataset
'''
def __init__(cls, name=None, netcdf=None, xarray=None):
''' Generic initializer
'''
cls.
我正在处理一些以NetCDF格式提供的大气模式输出。我想计算850 hPa风的温度平流。同样,我尝试使用metpy函数。我正在附加我的代码的一部分。请帮助解决此错误。所有必需的库都用它们的最新版本进行更新。
import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from metpy.units import units import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import metpy.calc as mpcalc
temp
我正在尝试使用Windows10上的xarray和python3.7从OpenDAP服务器下载一些数据,遍历了一系列的站点和年份,并编写了本地文件。下面的一个简单示例分别使用其中的两个,对我来说可能会失败: import xarray as xr
stations = ["pxsc1","obxc1"]
for station in stations:
for year in ["2019","2020"]:
print(f"Working on station: {station} year:
我试图跟随this training example在NCEP/NCAR数据上计算QG omega,但我在mpcalc.advection()上挂起了。 它看起来好像我的dx和dy变量是不同的形状,但我直接遵循了一个在线示例中的例程,该示例应该是有效的。 import numpy as np
import xarray as xr
import metpy.calc as mc
import metpy.constants as mpconstants
from metpy.units import units
# CONSTANTS
# ---------
sigma = 2.0e-