【python海洋专题四十七】风速的风羽图,笔记本做无线路由器

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【python海洋专题四十七】风速的风羽图

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# -*- coding: utf-8 -*-# ---导入数据读取和处理的模块-------from netCDF4 import Datasetfrom pathlib import Pathimport xarray as xrimport numpy as np# ------导入画图相关函数--------import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesimport matplotlib.ticker as tickerfrom cartopy import mplimport cartopy.crs as ccrsimport cartopy.feature as featurefrom cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatterfrom pylab import *# -----导入颜色包---------import seaborn as snsfrom matplotlib import cmimport palettablefrom palettable.cmocean.diverging import Delta_4from palettable.colorbrewer.sequential import GnBu_9from palettable.colorbrewer.sequential import Blues_9from palettable.scientific.diverging import Roma_20from palettable.cmocean.diverging import Delta_20from palettable.scientific.diverging import Roma_20from palettable.cmocean.diverging import Balance_20from 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# ----define reverse_colourmap定义颜色的反向函数----def reverse_colourmap(cmap, name='my_cmap_r'):reverse = []k = []for key in cmap._segmentdata:k.append(key)channel = cmap._segmentdata[key]data = []for t in channel:data.append((1 - t[0], t[2], t[1]))reverse.append(sorted(data))LinearL = dict(zip(k, reverse))my_cmap_r = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, LinearL)return my_cmap_r# ---colormap的读取和反向----cmap01 = Balance_20.mpl_colormapcmap0 = Blues_9.mpl_colormapcmap_r = reverse_colourmap(cmap0)cmap1 = GnBu_9.mpl_colormapcmap_r1 = reverse_colourmap(cmap1)cmap2 = Roma_20.mpl_colormapcmap_r2 = reverse_colourmap(cmap2)# ---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)print(fu.variables['uwnd'])lat = fu['lat'].datalon = fu['lon'].datau = fu['uwnd'].datav = fv['vwnd'].data# # # 画图网格ln1 = np.where(lon >= 30)[0][0]ln2 = np.where(lon >= 105)[0][0]la1 = np.where(lat <= 0)[0][0]la2 = np.where(lat <= 30)[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figax = 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ax.add_feature(feature.OCEAN)ax.stock_img() # 添加地球背景# 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, color='k') # 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())# ---barb_increments={'half':2,'full':4,'flag':20}这一句，修改了风矢杆长短杆线和三角分别代表的风速大小。ax.barbs(X, Y, u_end, v_end, barb_increments={'half': 0.5, 'full': 1, 'flag': 3}, zorder=5,length=3.5, linewidth=0.4, transform=ccrs.PlateCarree())# --------------添加标题----------------ax.set_title('印度洋海表面风速(风羽图)', loc="center", fontsize=6, pad=1)# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------ax.set_xticks(np.arange(30, 106, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) # 添加经纬度ax.set_xticklabels(np.arange(30, 106, 10), fontsize=4)ax.set_yticks(np.arange(0, 31, 5), crs=ccrs.PlateCarree())ax.set_yticklabels(np.arange(0, 31, 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, 106, 10), ylocs=np.arange(0, 31, 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, Falseplt.savefig('wind_feather_indian_ocean_1.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()