• 【python海洋专题二十四】南海年平均海流图


    【python海洋专题二十四】南海年平均海流图

    南海年平均海流图都是些基础图形,但又是重要的!

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    关键语句

    quiver([X, Y], U, V, [C], **kw)
    
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    参考资料

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    Python气象数据处理与绘图(11):矢量箭头图(风场,通量场) - 简书 (jianshu.com)

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    全文代码

    图片

    # -*- 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
    
    
    # ----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_colormap
    cmap0 = Blues_9.mpl_colormap
    cmap_r = reverse_colourmap(cmap0)
    cmap1 = GnBu_9.mpl_colormap
    cmap_r1 = reverse_colourmap(cmap1)
    cmap2 = Roma_20.mpl_colormap
    cmap_r2 = reverse_colourmap(cmap2)
    # ---read_data---
    f1 = xr.open_dataset(r'E:\data\soda\soda3.12.2_5dy_ocean_reg_2017.nc')
    print(f1)
    # # 提取经纬度(这样就不需要重复读取)
    lat = f1['yt_ocean'].data
    lon = f1['xt_ocean'].data
    u = f1['u'].data
    v = f1['v'].data
    depth = f1['st_ocean'].data
    # print(depth)
    time = f1['time'].data
    # print(time)
    # # -------- find scs 's temp-----------
    ln1 = np.where(lon >= 100)[0][0]
    ln2 = np.where(lon >= 125)[0][0]
    la1 = np.where(lat >= 0)[0][0]
    la2 = np.where(lat >= 25)[0][0]
    # time_all=[(time>=1058760) & (time<=1059096)]   #13-27 Oct
    # # # 画图网格
    lon1 = lon[ln1:ln2]
    lat1 = lat[la1:la2]
    X, Y = np.meshgrid(lon1, lat1)
    u_aim = u[:, 0, la1:la2, ln1:ln2]
    v_aim = v[:, 0, la1:la2, ln1:ln2]
    # # # ----------对时间维度求平均 得到年平均的current------------------
    u_year_mean = np.mean(u_aim[:, :, :], axis=0)
    v_year_mean = 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([100, 123, 0, 25], 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='0.6')
    ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
    cs = ax.quiver(X, Y, u_year_mean, v_year_mean, color='b', scale=5, zorder=0, width=0.003, headwidth=3,
                   headlength=4.5, transform=ccrs.PlateCarree())
    # --------------添加标题----------------
    ax.set_title('南海表层流速', loc="center", fontsize=6, pad=1)
    # ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
    ax.set_xticks(np.arange(100, 123, 4), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
    ax.set_xticklabels(np.arange(100, 123, 4), fontsize=4)
    ax.set_yticks(np.arange(0, 25, 2), crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.set_yticklabels(np.arange(0, 25, 2), 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(100, 123, 4), ylocs=np.arange(0, 25, 2),
                      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('current0.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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    微信号 / bur_ge

    QQ / 916490285

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