在R中绘图时netCDF的经度/经度问题_如何在R中更改Netcdf文件中的经度格式？_将经度/经度坐标转换为R中的位置时，NA返回不正确 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python | 绘制影像地图（Basemap）

地图投影的方法有许多种，每种方法都有自己的优点和缺点。 Basemap提供了34种地图投影方法。有些是全球性的，有些只能代表区域。在创建Basemap类实例时，必须指定所需的地图投影。...有两种方法提供矩形映射投影区域的四个角的每一个的纬度和经度值。提供地图投影区域中心的lat/lon值以及地图投影坐标中的区域的宽度和高度。...即使所需的epsg出现在文件中，但有时库并不能使用投影。...在第一个示例中，将以csv格式(逗号分隔值)解析文件。如果查看数据集的文本文件的前几行，可以识别出最相关的信息。...在anaconda的环境中安装了netcdf的包以后也可以使用ncdump。

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Python指定时间、经纬度读取NC数据

本文介绍基于Python语言的netCDF4库，读取.nc格式的数据文件，并提取指定维（时间、经度与纬度）下的变量数据的方法。 ...同时，在我们之前的文章Python批量读取NC数据的时间维信息中，就介绍过基于netCDF4库，对一个文件夹下大量.nc格式数据文件的某一维的信息加以提取的方法。...首先，在dimensions中，我们可以看到所有的维；我这里的.nc格式数据是一个表示气象的数据，所以文件中的维依次就是时间、纬度与经度；随后，在variables中，我们可以看到所有的数据变量（这里的数据变量是包含了维...这个是因为，我们在实际情况中，需要提取指定空间位置的像素时，这个位置的经、纬度数据肯定是随机的；而通过argmin()函数，就可以找到.nc文件里面经度、纬度所对应的维中，与我们实际需要的经、纬度最接近的那个数值所对应的维的下标...例如，上述代码中，我们希望提取实际经度为106.467位置处的数据；而我这里这个.nc文件，其维中的经度的分辨率是0.1，那它自然没有办法非常精确地确定106.467的位置；所以需要通过argmin()

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真・WRF模式后处理之Python版

运行WRF模式时，可以利用多种初始场数据来驱动，然后配置好选项之后便可以模拟天气过程（说的好像很简单的样子==）。个例模拟结束之后怎么办呢，我们怎么知道模拟的效果究竟如何呢？...在地学系统中，尤其是大气科学领域，对WRF模式后处理主要使用的是GrADS和NCL，而GrADS同FORTRAN一样，属于历史悠久系列产品之一。...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...Python是一门新兴编程语言，号称胶水语言，其和众多其它编程语言或工具之间都有接口，可以非常方便的在不同语言之间进行“交流”。其近几年在气象领域的发展正如火如荼，在国内也正变得炙手可热。...上述脚本中并未使用此库进行后处理。关于此库的介绍在后面 —>

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数据科学 IPython 笔记本 8.16 地理数据和 Basemap

在本节中，我们将展示使用此工具包可以实现的地图可视化类型的几个示例。...etopo()：在地图上绘制一个 etopo 浮雕图像 warpimage()：将用户提供的图像投影到地图上对于基于边界的特性，必须在创建 Basemap 图像时设置所需的分辨率。...对于简单的绘图和文本，任何plt函数都可以在地图上执行；你可以使用Basemap实例将纬度和经度坐标投影到(x, y)坐标，用于plt的绘图，正如我们在西雅图示例中所见。...示例：加利福尼亚的城市回想一下，在“自定义图例”中，我们演示了在散点图中使用大小和颜色，来传达加州城市的位置，大小和人口的信息。...gunzip gistemp250.nc.gz 数据采用NetCDF格式，可以通过netCDF4库在 Python 中读取。

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Python气象绘图教程—（十九）剖面图

文件为.nc格式，需要使用Python中的netCDF4或者xarray库包来读取。...可以看出，z仅仅与y,x有关，且第一相关量为y而不是x，这与我们习惯不同，在取值时需注意。因为是二维的数据，那么按照绘制平面填色图的ax.contourf命令是可以直接读取数据绘图的。...但是最好用上面这种，理由如下：第二种不对导入的数据做取舍，那么程序在绘图时，就会将全球都绘制出来，然后再裁剪边界，这样出图效率大概慢十倍。...在绘制地形填色时，我们使用的是ax.contourf命令，他要求输入横坐标，纵坐标，与横纵坐标有关系的z值。...可能大家目前最需要的是解决在win上读grib2问题，笔者暂时还不能给出满意的解答，气象家园已有xarray配合eccodes和cfgrib或者李开元老师的方法wgrib转换方法，大家可以参考。

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Python气象绘图教程特刊（二）等值线

本节提要：站点资料的等值线、再分析资料的等值线的入门教程一、站点资料的等值线前几天有小伙伴在后台问站点资料和插值的问题，所以做了这一期特刊。...在气象研究领域，限制于世界的地貌和人文地理，大部分的气象原始资料是站点分布的。...首先，需要大家回忆一下天气学分析基础和典型天气过程分析这两门课，在绘制500百帕高空场和地面形势图的位势线和等压线时，你是怎么连接两个站点的。下面举个栗子： ?...首先，你参考了1002.5百帕这个点，这导致了你决定连线的凹凸性。下面，通过一个图理解什么是站点数据的网格化和插值。 ? 这就是你在进行天气分析时心里默认的连线方式了。...实例三：再分析地表温度 from netCDF4 import Dataset nc_file= Dataset(r'E:\\aaaa\air.mon.mean.nc') lon=nc_file.variables

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从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取

说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。...nc数据中的维度、坐标、物理量以及各种属性等信息。...xarray封装了matplotlib的部分绘图函数，一行代码就可以将数据画出来，不过作为一个负责的公众号，还是用cartopy顺带加载了地图。

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MATLAB读取nc文件_如何转换mp3文件格式

因为课题处理30年的降雨和蒸发的遥感资料（.NC格式），而想要在Arcgis中处理要求的是raster格式的，所以需要批量转化为tif文件，所以在此分享自己改编之后的代码，可以简洁明了的实现这个过程：...tif %% 读取变量值 lon=ncread(ncFilePath,'lon'); %读取经度信息（范围、精度） lat=ncread(ncFilePath...二者代码的区别及要点如下： 1.在读入文件时可以预先用NASA提供的Panoply读一下NC文件看看各个变量的名字、大小写以及维度，比如第二个代码中变成了二维的’LON’、‘LAT’和’monthly_ET...变量数，全局属性数量， [varname,xtype,dimids,natts] = netcdf.inqVar(ncid,0); %根据变量索引号获取变量的名称 2.注意数据的维度以及在降维时的旋转问题...3.在输出命名时，进行判定加 ‘0’ ，这样就能使最后的图像按着yyyymmdd的顺序排下来，包括之后的读取栅格平均值都很有必要！希望能帮到你！

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从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取

说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。...nc数据中的维度、坐标、物理量以及各种属性等信息。...xarray封装了matplotlib的部分绘图函数，一行代码就可以将数据画出来，不过作为一个负责的公众号，还是用cartopy顺带加载了地图。

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Python绘制气象实用地图(续)

上一期，对Python绘制气象实用地图做了比较详细的介绍，尽管已经能够满足部分需求了，但是，在实际的应用需求中，可能还是别的需求，那么，今天就手把手教大家如何绘制几个省份的白化等值线contour地图。...只不过需要提醒一下，在“Merge Shapefiles”窗口中选中之前一同导入的各省份shp文件之后，窗口会奇怪的置底，需要移开当前界面才会发现其隐藏之处，不是闪退哦！...再选定坐标系方案，最好和原来的shp文件一致。我在文末会提供相应的地图文件!...并且若是设置为出图显示，还会发现绘制的图怎么都挪不到最顶层。这个问题怎么解决？答案是，在脚本最顶部添加两行：import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')。...你会发现看图置顶的问题解决了，而且网格线两端也会正常出现经纬度信息。

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json格式的气象数据转成指定的nc格式

有个朋友需要把json格式的气象风场数据转成指定的nc格式，尝试了一下，代码如下。...import json import xarray as xr import numpy as np with open('2023010400.json', 'r') as f: data...data['header']['lo1'], data['header']['lo2'], nx) #lat_2d,lon_2d = np.meshgrid(lat,lon) nt = 1 #refTime中只有一个时间...+ 1), dims=('latitude',) ) #插值 ds_interp = ds.interp(latitude=new_lat, longitude=new_lon) # 截取经度和纬度范围...netCDF文件 ds_target.to_netcdf('target_data.nc')

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使用 Basemap 和 Cartopy 绘制子图实例

平时绘制地图时，经常会将多个图放到同一个 figure 中，而这些图的地图范围通常是相同的，所以可以设置共享 x-y 轴。 #!...ti = [6,7,8,9] xs = 0; xe = -1 ys = 0; ye = -1 zs = 0; ze = -1 data = nc.Dataset(fip + fin1, "r"...1,-1], lat_0 = stalat,\ lon_0 = stalon, resolution ="h") x, y = map(lon, lat) # 添加经度...ld, ax = ax) con = map.contourf(x, y, rain) ax.set_adjustable('box-forced') # 防止绘图和坐标区域不一致...而 cartopy 可以很好的解决以上遇到的问题。下面上一张 cartopy 绘制子图的效果图 #!

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使用folium绘制区域轮廓与网格线

绘制区域轮廓这里用到的是folium绘图库，folium是js上著名的地理信息可视化库leaflet.js为Python提供的接口，通过它，我们可以通过在Python端编写代码操纵数据，来调用leaflet...中我们已经获取了北京市的行政区域轮廓经纬度坐标点列表，这里就演示一下绘制过程： import folium m = folium.Map([39.929986, 116.395645], # 北京市中心区域经纬度...'extensions':'all', } r = requests.get(url,params=params) data = r.json() polyline...，纬度线两端经度不变。...在绘制的过程中，需要注意的是每条线单独绘制，不能线线互连。

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Basemap系列教程：Basemap

可能的值被定义在 pyproj.pj_ellps suppress_ticks：防止在地图投影坐标中自动绘制轴 tick 和 labels fix_aspect：固定绘图宽高比和投影区域宽高比相匹配。...默认为 True anchor：绘图时地图被固定的位置。默认为C，即地图中心。...关于设置边界框的例子及解释在 Basemap系列教程：管理投影的扩展部分。...第一种方式是在地理学坐标中定义地图边界框来设置地图范围参数描述llcrnrlon地理坐标左下角经度llcrnrlat地理坐标左下角纬度urcrnrlon 地理坐标右上角经度urcrnrlat地理坐标右上角纬度...坐标通过设置地理坐标中的中心点，投影单元域的宽，高设置边界框参数描述width投影单元中地图的宽 height投影单元中地图的高lon_0地图中心的经度lat_0地图中心的纬度使用Basemap

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深度 | 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题

在原假设下，滚珠轴承的平均直径不会改变，而在备择假设中，在制造过程中的某些未知点处，机器变得未校准并且滚珠轴承的平均直径发生变化。然后，检验在这两个假设之间做出决定。...特别是，函数 garchFit() 用于从数据中估计 GARCH 模型。但是，当我们尝试在我们的检验中使用此函数时，我们得到了明显病态的数值（我们已经完成了模拟研究以了解预期的行为）。...(在编写此文档时，不会评估以下代码块。我已将结果保存在 Rda 文件中。对于涉及并行计算的每个代码块都是如此。我在犹他大学数学系的超级计算机上执行了这些计算，在这里保存结果。)...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...我之前从未怀疑或质疑过统计软件的计算结果，甚至没有考虑过这个问题。今后在处理其他统计模型的参数估计问题时，务必首先用模拟数据检验一下相关软件的结果稳健性。

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从wrfout 提取站点数据

实际上也可以用scipy.spatial中的cKDTree来做。...：',ind) print('距离站点最近格点的经度为：',XLONG_WRF2D[ind[0],ind[1]]) print('距离站点最近格点的纬度为：',XLAT_WRF2D[ind[0],ind...[1]]) 距离该站点最近的格点经纬度索引为： (96, 93) 第一个站点的经度为： 133.04703 第一个站点的纬度为： 18.168343 注:站点经纬度坐标是随便写的，以脱敏，如有雷同，...，站点纬度，最近格点经度索引，最近格点纬度索引 features_3D ：wrfout中三维变量，如u,v，T features_2D : wrfout中的二维变量：如降雨、短波辐射...import xarray as xr import pandas as pd from netCDF4 import Dataset from wrf import

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【python】气象绘图—等值线

---- ---- 等值线是气象上比较常用的一种图形，特别是分析天气形势时，常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好；在某些时候，我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。...一、等值线基础的设定从matplotlib的底层中，我们可以知道，等值线是基于绘图功能中的线条属性的，所以对于等值线来说，plt.plot命令的很多参数可以直接使用。...在鸽了半个月之后，终于来解决这个问题。我推测这种情况出现的原因是在extent时，将标签的一部分或全部截去了，导致目标区域的等值线标签不全。...目前有两种方法解决标签的放置问题：第一种，在绘图时仅取要绘制的部分，就仅取东经90-130，北纬20-50这部分的数据，这样标签应该是能够充分显示在本区域；第二种，使用clabel命令中的manual参数...，晋陵小生做了优化，语皆在气象家园中。

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Python 空间绘图 - 等值线绘制

---- 等值线是气象上比较常用的一种图形，特别是分析天气形势时，常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好；在某些时候，我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。...一、等值线基础的设定从matplotlib的底层中，我们可以知道，等值线是基于绘图功能中的线条属性的，所以对于等值线来说，plt.plot命令的很多参数可以直接使用。...在鸽了半个月之后，终于来解决这个问题。我推测这种情况出现的原因是在extent时，将标签的一部分或全部截去了，导致目标区域的等值线标签不全。...目前有两种方法解决标签的放置问题：第一种，在绘图时仅取要绘制的部分，就仅取东经90-130，北纬20-50这部分的数据，这样标签应该是能够充分显示在本区域；第二种，使用clabel命令中的manual参数...还有一个，在做白化时，平流层的萝卜的程序是无法把外面的标签白化的，晋陵小生做了优化，语皆在气象家园中。

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读取HDF或者NetCDF格式的栅格数据

例如：经度，维度，时间等； Variables是对数据表示的现象的说明，例如：温度，湿度，高程等； Attributes是一些辅助的元信息说明，例如变量的单位等； Data是主要对现象的观测数据集。...NetCDF有两个数据模型：经典模型（NetCDF3之前模型）和增强模型（NetCDF4） NetCDF最新版本是NetCDF4，NetCDF4的API接口建立在HDF5之上，和HDF5是兼容的....HDF和NetCDF栅格数据集特点 HDF和NetCDF数据都可能包含数据子集（一个文件中包含多个子文件），我们需要找出需要的子集数据，然后就可以像普通的GeoTIFF影像那样进行读写和操作了....每个tuple中包含了对子数据集的表述信息....tuple，每个tuple中包含了对数据集的路径，元数据等的描述信息 # tuple中的第一个元素描述的是数据子集的全路径 ds_list = root_ds.GetSubDatasets() band

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griddata三维空间插值「建议收藏」

, s = 5, color = "r", label = "no need interpolate") #不需要插值的散点图 plt.scatter(x, y, s = 5, color =..., lat), z, (xx, yy), method='nearest', fill_value = z.median(), rescale = True) #stats.mode(z)[0][0]在没有价格的网格点插值...rescale bool，可选，在执行插值之前，重新缩放指向单位立方体，如果某些输入维度具有不可比较的单位并且相差很多个数量级。..., s = 5, color = "r", label = "no need interpolate") #不需要插值的散点图 plt.scatter(x, y, s = 5, color =..., lat), z, (xx, yy), method='nearest', fill_value = z.median(), rescale = True) #stats.mode(z)[0][0]在没有价格的网格点插值

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