【python海洋专题三十三】画海洋表面的风场分布

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【python海洋专题三十三】画海洋表面的风场分布

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全文代码

2# -- coding: utf-8 --

—导入数据读取和处理的模块-------

from netCDF4 import Dataset
from pathlib import Path
import xarray as xr
import numpy as np

------导入画图相关函数--------

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.ticker as ticker
from cartopy import mpl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as feature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
from pylab import *

-----导入颜色包---------

import seaborn as sns
from matplotlib import cm
import palettable
from palettable.cmocean.diverging import Delta_4
from palettable.colorbrewer.sequential import GnBu_9
from palettable.colorbrewer.sequential import Blues_9
from palettable.scientific.diverging import Roma_20
from palettable.cmocean.diverging import Delta_20
from palettable.scientific.diverging import Roma_20
from palettable.cmocean.diverging import Balance_20
from matplotlib.colors import ListedColormap

-------导入插值模块-----

from scipy.interpolate import interp1d # 引入scipy中的一维插值库
from scipy.interpolate import griddata # 引入scipy中的二维插值库
from scipy.interpolate import interp2d

—read_data—

fu = xr.open_dataset(r’D:\pycharm_work\data\uwnd.mon.mean.nc’)
fv = xr.open_dataset(r’D:\pycharm_work\data\vwnd.mon.mean.nc’)
print(fu)
lat = fu[‘lat’].data
lon = fu[‘lon’].data
u = fu[‘uwnd’].data
v = fv[‘vwnd’].data

# # 画图网格

ln1 = np.where(lon >= 25)[0][0]
ln2 = np.where(lon >= 110)[0][0]
la1 = np.where(lat <= -10)[0][0]
la2 = np.where(lat <= 40)[0][0]

time_all=[(time>=1058760) & (time<=1059096)] #13-27 Oct

# # 画图网格

lon1 = lon[ln1:ln2]
lat1 = lat[la2:la1]
X, Y = np.meshgrid(lon1, lat1)
u_aim = u[:, la2:la1, ln1:ln2]
v_aim = v[:, la2:la1, ln1:ln2]
u_end = np.mean(u_aim, axis=0)
v_end = np.mean(v_aim, axis=0)

----plot--------------

scale = ‘50m’
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘Times New Roman’] # 设置整体的字体为Times New Roman

设置显示中文字体

mpl.rcParams[“font.sans-serif”] = [“SimHei”]
mpl.rcParams[“mathtext.fontset”] = ‘cm’ # 数学文字字体
mpl.rcParams[“font.size”] = 12 # 字体大小
mpl.rcParams[“axes.linewidth”] = 1 # 轴线边框粗细(默认的太粗了)
fig = plt.figure(dpi=300, figsize=(3, 2), facecolor=‘w’, edgecolor=‘blue’) # 设置一个画板,将其返还给fig
ax = fig.add_axes([0.05, 0.08, 0.92, 0.8], projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([30, 105, 0, 30], crs=ccrs.PlateCarree()) # 设置显示范围

land = feature.NaturalEarthFeature(‘physical’, ‘land’, scale, edgecolor=‘face’,

facecolor=feature.COLORS[‘land’])

ax.add_feature(land, facecolor=‘0.8’, alpha=0.2)

ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale(‘10m’), lw=0.5) # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.quiver(X, Y, u_end, v_end, color=‘b’,
scale=70, zorder=3, width=0.002, headwidth=4, headlength=5.5, transform=ccrs.PlateCarree())

--------------添加标题----------------

ax.set_title(‘印度洋海表面风速’, loc=“center”, fontsize=6, pad=1)

------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------

ax.set_xticks(np.arange(30, 105, 5), crs=ccrs.PlateCarree()) # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(30, 105, 5), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 30, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 30, 5), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(axis=‘x’, top=True, which=‘major’, direction=‘in’, length=3, width=0.8, labelsize=5, pad=0.8,
color=‘k’) # 刻度样式 pad代表标题离轴的远近
ax.tick_params(axis=‘y’, right=True, which=‘major’, direction=‘in’, length=3, width=0.8, labelsize=5, pad=0.8,
color=‘k’) # 更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(30, 105, 5), ylocs=np.arange(0, 30, 5),
linewidth=0.25, linestyle=‘–’, color=‘k’, alpha=0.8) # 添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
plt.savefig(‘wind_indian_ocean_2.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, pad_inches=0.1) # 输出地图,并设置边框空白紧密
plt.show()

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N

D

微信号 / bur_ge

QQ / 916490285

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