气象上常用的有三线图、五线图。三线图主要是日常气象分析的气压、气温、湿度（或其他绘图量）有时还会绘制降水柱状图。五线图主要是展示春夏秋冬和年平均的变化关系。 这两张图就是典型的折线图，折线图在表示某个气象数据随时间变化特点时相对视觉观感更好。 在python入门教程中会介绍open命令，和其他语言一样，是作为读取文件的命令。 #### temps=df['TEM']#####给每种气象特征量一个列表用以储存数据#### rhu=df['RHU']#####给每种气象特征量一个列表用以储存数据#### rains=df['PRE _1h']#####给每种气象特征量一个列表用以储存数据#### 按照我们之前介绍的绘图步骤，接下来应该作甚呢 fig=plt.figure(figsize=(7,4),dpi=200) 没错，引入画布
Unidata在其GitHub站点发起了一个地球科学相关的Python在线培训课程，主要包括大量的绘图示例以及很多气象常用库的入门教程。 ? 网站提供了完整的教程Python环境，按照以下步骤创建虚拟环境跟着教程走即可快速熟悉Python在地球科学领域的应用了~ git clone https://github.com/Unidata/python-training 使用 Python的安装 Jupyter Lab的使用方法 Python基本语法 Python科学应用库 大气科学相关Python库 Example Gallery 此部分给出了大量的气象相关的绘图示例 Python Workshop Materials 主要提供了基础Python科学应用库以及大气科学和气象类Python库的使用教程。 Analysis Introduction to Data Analysis Advanced Data Analysis Time Series Time Series Plotting 大气科学和气象类
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一、回顾复习 前面讲到Python库包的下载与安装，推荐使用conda命令进行安装，通过conda list查看当前已经安装好的库包及版本。
由于matplotlib的colors里面是不包含中央气象台规定的降水色条的，所以需要们自行添加，当然也适用于其他的需要自定义色条的情况。
所谓一图敌千言，在气象科研领域，图表是进行数据可视化的利器，而图例是帮助阅读者理解图表信息的关键。绘图库matplotlib中专门辟出一个命令——Legend进行设置。下面首先介绍其常用关键字参数。
1、figure中的figsize(控制画布大小)、dpi(图像解析度)，在figure上添加子图
1.Unidata Python Gallery 基础库安装到位，运行脚本即可出图 脚本可点击文末阅读原文下载 页面链接：https://unidata.github.io/python-gallery 2.Useful Python Tools This is a list of useful and/or new Python tools that the Unidata Python Team Unidata Projects MetPy - General meteorological toolkit siphon - Remote data access netCDF4-python - netCDF4 API Meteorology Specific PyART - Python ARM Radar Toolkit Data Wrangling pandas - Easy tabular /Interface iPython - Interactive Python shell Jupyter - Notebooks and the new Jupyter Lab pathlib - Easy
---- Python-basemap-中国南海小地图： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap ---- Python-cartopy-中国南海小地图： import maskout2 import os import xarray as xr import numpy as np import
实现完美白化教程（傻瓜式） 如何查看特征值 一、安装meteoinfo（可在气象家园找安装包） 二、打开软件，工具栏下部第一个蓝色加号（红色叉号的前两个），点开，选择你的shp文件。 ?
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。 最后，对于QGIS强烈安利一波，不光它是免费的，而且跨平台，也能够完美的支持Python3.7了，能够替代大部分日常使用的ArcGIS功能，用起来不算很笨重！ 工具：Python3.6+、ArcGIS/QGIS、Shapfile、一系列相关的Python库、测试数据 第一步：制作底图 利用单独省份的Shapefile文件，制作一个shp文件包含新疆、西藏、甘肃 2.直接在终端使用python xxx.py运行； 需要注意的地方：很多人发现输出的图片是没有经纬度的坐标信息附加在网格线两端的，怎么调都还是出不来。 绘制气象实用地图: https://mp.weixin.qq.com/s/6oE9xpFj_xXzcGqxCctzRg [2] Merge more than two Shapefile in QGIS
接着上次，之前说了S波段气象雷达数据的处理及绘图，这次说一下C波段双偏振多普勒雷达数据的处理和绘图。 通过双偏振技术的应用，对云和大气水凝结物的物理特性有了更深的了解，提高了雷达的测雨精度，提高了雷达对冰雹等大气水凝结物的识别能力，预报云内过冷水的出现，从而更准确地进行气象预报[注1]。
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的，地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用；纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件，如湿层深厚、上干下湿、风向风速等；时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变 我使用的是从气象家园巨佬Masterpiece处白嫖来的地形文件。文件为.nc格式，需要使用Python中的netCDF4或者xarray库包来读取。 =minval, b=maxval),cmap(np.linspace(minval, maxval, n))) return new_cmap#新的等高图色条，比较符合地理地形图的样子，来源气象家园巨佬 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。 前面这部分前缀为lv的表示层次，最后两个为经纬度，层次有各种划分方法，学气象的同学大概都知道。
本节提要：使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
使用Python处理SRTM(.hgt)文件 引言 最近在做美赛时，使用了高精度的地形文件（海拔高度），因此在网站上下载了高精度的.hgt文件，并学习了处理。于是记录下来，有了这一篇笔记。
如果你不喜欢命令行的操作方式，那么你可以尝试使用python-cdo，利用python脚本语言的优势来处理气象数据。 ' 从上述结果中可以看出，CDO命令行的耗时和python接口的耗时差别不大。 当然，CDO也可以编译为支持 Magics++，然后在操作之后进行绘图操作，但是仍没有在python中利用 matplotlib 等绘图库要方便。 关于python-cdo中提供的方法的使用方式，可以查看帮助。如果帮助看不明白，可以查看单元测试脚本，单元测试脚本中基本上包含了所有使用方式，比官方文档要更靠谱 [注1]。 ---- 注1：https://github.com/Try2Code/cdo-bindings/blob/master/python/test/test_cdo.py
######################################## extent = [110, 140, 10, 60]#定义绘图范围 shp_path = r'D:\python projection=proj, frameon=False) ax.set_extent(extent, proj) provinces_shp=r'D:\python ax.set_title('一次台风路径及影响省份') track = sgeom.LineString(zip(lons, lats))#将台风线条转化为地理几何线条集合，Zip是Python
本节提要：仿制中央气象台气象服务图片、关于cartopy里的投影与转换、cartopy中extent与boundary。 一、仿制中央气象台图片 从鄙人高三填报了南信的志愿开始，就一直持续的关注中央气象台，也算是一个老看客了。 期间还经历了比较大型的改版（我感觉改版后变丑了O(∩_∩)O哈哈~），我觉得央台的气象服务图片做得比较好，基本上以填色图和散点图为主，辅以少量雷达图，绝大多数图片都能很好的向各层次的读者展现天气预报与实况 首先涉及到资料的问题，地质灾害不在常规预报里，但是气象局也必须发这项预警。这里只能用事先做好的实验数据，预报在清江两岸有一定的山洪泥石流风险。
后文以Kaggle的气象聚类分析为例，实操一下如何远程Jupyter notebook使用Python的库来计算和绘图。 目标：安装Jupyter，配置服务端Jupyter，远程使用Jupyter，气象聚类分析。 工具：一台远程服务器、一台本地PC、Python3.x+基础包以及依赖的库、kaggle示例测试数据 1.安装Jupyter 回顾以往公众号的帖子，Python入门标配是安装Anaconda全家桶，如果是 macOS或者Linux自身也会有预安装Python，替换掉！ 具体参考内容:链接[2] 4.气象聚类分析实例 Weather Data Clustering using K-Means Python notebook using data from minute_weather
气象雷达是气象中应用非常广泛的一种工具，通常可以用来进行强对流天气大预警和预报。 气象雷达数据通常为二进制编码数据，而且不同波段的雷达数据所采用的编码方式也会有所不同。 MATLAB和Python读取SA/SB雷达数据源代码通过以下链接下载[注2]，其中MATLAB版源代码可读取SA/SB/CB雷达数据，但仅测试了SA/SB雷达数据读取，而python版程序仅支持读取SA 下面是分别使用 MATLAB 和 Python 读取数据后的绘图效果。之所以经纬度范围不一样是因为设置的雷达经纬度坐标不同。 ? ? ---- 注1：基数据格式说明可询问数据提供者。
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。 气象站的分布的特点是北多南少（有闲钱建设气象站的国家基本在北半球，陆地基本集中于北半球，世界人口集中于北半球），陆多海少（陆地易于永久和半永久观测站建设，海上的漂浮测站和轮船的观测不稳定）。 中国的气象站密度基本与人口密度的漠河-腾冲县线吻合，表现在东多西少，中间多南北少（河北县级气象局的密度比长江以南任何一个省都高，中原地区又高于其他地区，这些牵扯到历史自然地理和人文地理）。
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