遥感数据python编程|python读取nc数据并绘图开发语言|python

使用python读取nc数据并绘图

- 获取nc数据的相关信息
- 绘图
- - 用matplotlib绘图
  - 用Basemap绘图
  - 用Cartopy绘图
  - - 安装Cartopy包

获取nc数据的相关信息

from netCDF4 import Dataset import numpy as np import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as pltpath = "F:\\OCO2.SIF.all.daily.2001.nc" csv_path = "F:\\test.csv" dst = Dataset(path, mode='r', format="netCDF4") print(dst.variables.keys()) data = https://www.it610.com/article/dst.variables['all_daily_sif'][:] print(data.shape) # 输出结果如下: # dict_keys(['lat', 'lon', 'doy', 'all_daily_sif']) # (92, 360, 720) #可见有92个时间序列，经度(lon)、纬度(lat)的取值有720,360个# # 查看数据经纬度范围，经度-179.75~179.75，其中负值为西经，正值为东经；纬度正为北纬，负为南纬 # # 格点分辨率为0.5度 long = dst.variables['lon'][:] lati = dst.variables['lat'][:] print(long[0], long[-1], lati[0], lati[-1]) print(long.shape, lati.shape)

绘图用matplotlib绘图
参考文献1

# plt对某个doy的全球sif值作图。左半部分为西半球，右边是东半球 # 选了doy为10的sif数据作图 plt.contourf(long, lati, data[10, :, :] ) plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal") plt.show()

运行结果：

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用Basemap绘图
参考文献2

from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as pltlat = dst.variables['lat'][:] lon = dst.variables['lon'][:] data = https://www.it610.com/article/dst.variables['all_daily_sif'][:] data[10] = data[10] # use .shape function to check that arrays have # the correct size. # e.g. lon.shape print(data[10].shape)lon0 = lon.mean() lat0 = lat.mean() # 设置投影方式：cyl为圆柱投影、还可设置merc为mercator投影 llcrnrlat为起始lat；urcrnrlat为终止lat # m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=lat[0], urcrnrlat=lat[-1], \ #llcrnrlon=lon[0], urcrnrlon=lon[-1], ax=ax1) # 参数 "resolution" 用于控制地图面积边缘的精细程度，有'l'和'h'两种取值 m = Basemap(lat_0=lat0, lon_0=lon0,projection='cyl',resolution='l') # 绘制等经纬度线纬度每隔20度画一条线，且标注经纬度 m.drawparallels(np.arange(-90., 91., 20.), labels=[1, 0, 0, 0], fontsize=10) m.drawmeridians(np.arange(-180., 181., 40.), labels=[0, 0, 0, 1], fontsize=10) m.drawcoastlines()# 绘制海岸线 # m.drawcountries(linewidth=0.25)# 绘制国界线 # m.readshapefile('F:\E\data\grass_yield\shp\quhua\\省', 'states')# 读取中国各省边界，并绘图lon, lat = np.meshgrid(lon, lat) xi, yi = m(lon, lat) # cmap是颜色，还可选‘jet’、‘spring’、‘winter’、'summer'、'autumn' cs = m.contourf(xi, yi, data[10],cmap='summer') # pad指位置， cbar = m.colorbar(cs, location='bottom', pad="10%",format='%.1f') # cbar = m.colorbar(C, 'right', ticks=np.arange(-128, 128, 40), format='%.1f') font1 = {'family': 'DejaVu Sans', 'weight': 'normal', 'size': 16} plt.title('CSIF', font1) plt.show()

运行效果：

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用Cartopy绘图
参考文献3
此前 Python 最常用的地图包是 Basemap，然而它将于 2020 年被弃用，官方推荐使用 Cartopy 包作为替代。Cartopy 是英国气象局开发的地图绘图包，实现了 Basemap 的大部分功能，还可以通过 Matplotlib 的 API 实现丰富的自定义效果。
安装Cartopy包下载安装OSGeo4W4