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阿弥陀佛

街树飘影未见尘 潭月潜水了无声 般若观照心空静...

 
 
 

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关于我

一直从事气象预报、服务建模实践应用。 注重气象物理场、实况场、地理信息、本体知识库、分布式气象内容管理系统建立。 对Barnes客观分析, 小波,计算神经网络、信任传播、贝叶斯推理、专家系统、网络本体语言有一定体会。 一直使用Java、Delphi、Prolog、SQL编程。

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conda-forge / packages / netcdf4 1.2.9  

2017-06-20 15:39:25|  分类: python |  标签: |举报 |字号 订阅

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conda-forge / packages / netcdf4 1.2.9

brew upgrade gdal

conda install basemap

https://jeffknupp.com/blog/2016/03/07/python-with-context-managers/

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

d = '/Users/hexianfeng/Desktop/prj/calf3/doc/nc/eleh/2016/20160907/'
n = 'MSP1_PMSC_ELEH_ME_L88_CHN_201609070410_00000-00000.nc'
dn = f'{d}{n}'
with Dataset(dn,mode = 'r') as fh:
lons=fh.variables['lon'][:]
lats = fh.variables['lat'][:]
tem = fh.variables['TEM'][:]
tem_c = fh.variables['TEM'].units

# 经纬度平均值
lon_0 = lons.mean()
lat_0 = lats.mean()

#m = Basemap(lat_0=lat_0, lon_0=lon_0)
# m = Basemap(width=12000000,height=9000000,projection='lcc',resolution=None,lat_1=40.,lat_2=70,lat_0=60,lon_0=100.)
# llcrnrlat,llcrnrlon,urcrnrlat,urcrnrlon
# are the lat/lon values of the lower left and upper right corners
# of the map.
# resolution = 'c' means use crude resolution coastlines.
m = Basemap(projection='cyl',llcrnrlat=10,urcrnrlat=55,llcrnrlon=70,urcrnrlon=136,resolution='c')

lon, lat = np.meshgrid(lons, lats)
xi, yi = m(lon, lat)
tem0 = tem[0, ::, ::]
cs = m.pcolor(xi, yi, np.squeeze(tem0))

cbar = m.colorbar(cs, location='bottom', pad="1%")
cbar.set_label(tem_c)

plt.title('Temperature for China')
plt.show()
conda-forge / packages / netcdf4 1.2.9 - 险峰 - 阿弥陀佛
 
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