python使用cartopy库绘制台风路径代码
作者:oceanography-Rookie 时间:2023-08-22 15:50:18
使用python基于cartopy库绘制台风路径
使用python 绘制西太平洋进入我国的台风路径,文件为.dat
格式,内容如下所示:
代码如下:
import netCDF4 as nc4
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
import os
import cartopy.crs as ccrs
path='E://' #文件路径
files= os.listdir(path) #得到文件夹下的所有文件名称
fig=plt.figure(figsize=(20,12)) #设置画布大小
parallels = np.arange(0.,90.,3.)
meridians = np.arange(0.0,360.,3.)
ax = plt.axes(projection=ccrs.Robinson()) #设置投影方式
# Set figure extent & ticks
ax.set_extent([100, 150, 5, 50]) #设置纬度范围
# plt.grid(linestyle=':',color='y')#
for file in files: #按照顺序在 files 里面进行每一个文件的 数据名称 循环读取
f = open(path+file,'r') # 打开第一个 dat 文件
records = f.readlines() # 读取这个文件里面的所有数据
f.close() # 关闭这个dat文件
date_t = '' # 设置一个用来表示空格
btk_lat = [] # 设置一个空的 待传入数据的纬度
btk_lon = [] # 设置一个空的 待传入数据的经度
btk_vmax = [] # 风速最大值 Maximum sustained wind speed in knots: 0 - 300 kts.
btk_time = [] # 时间
btk_rmw = [] # 最大风速半径 radius of max winds, 0 - 999 n mi.
btk_name = [] # 台风名称
for rcd in records: # 对这个dat文件里面,已经读取的每一行数据进行循环处理
strs = rcd.split(',') #将每一个','分隔开
if(len(strs)<21): #判断语句,如果这个被分割开的字符 长度<21 ,继续进行处理
continue
date_str = strs[2].strip(' ') #将strs这个list的索引为2的值赋给data_str,既年月日时
if date_str == date_t:#判读如果是一个空格值,赋给data——str
continue
dt = datetime.datetime(int(date_str[0:4]),int(date_str[4:6]),int(date_str[6:8]),\
int(date_str[8:]),0,0,0)
btk_time.append(nc4.date2num(dt,units='second since 1970-1-1 00:00:00'))#计算距离给的时间有多少秒,并从后往前排列
#处理纬度
lat_str = strs[6].strip()
#判断南北纬
if lat_str[-1] == 'N':
lat_t = float(lat_str[0:-1])*0.1
else:
lat_t = float(lat_str[0:-1])*-0.1
btk_lat.append(lat_t)
#处理经度
lon_str = strs[7].strip()
#判断 东西经
if lon_str[-1] == 'E':
lon_t = float(lon_str[0:-1])*0.1
else:
lon_t = float(lon_str[0:-1])*-0.1
btk_lon.append(lon_t)
#处理最大风速
vmax = strs[8].strip()
btk_vmax.append(float(vmax))#转换为单浮点型,(带小数点)
#时间
date_t = date_str
#最大风速半径
rmw = strs[19].strip()
btk_rmw.append(float(rmw))
#处理台风名称
if(len(strs) < 27):
btk_name.append('noname')
else:
name = strs[27].strip()
btk_name.append(name)
#==============================================================================
btk_lat = np.array(btk_lat) #将得到的list 值转换为数组型的值,为了便于绘图。因为绘图的横纵坐标都是数组排列
btk_lon = np.array(btk_lon)%360 #因为原始经度为-180 - 0 -180 ,出现断隔,为解决问题,化为 0-360
btk_time = np.array(btk_time) #时间转换
btk_vmax = np.array(btk_vmax)*0.5144 #风速换算公式
btk_rmw = np.array(btk_rmw)*1.852 #
#判断,如果数组纬度的值是0,则为nan值,既无法计算的值(无穷大,,),否则即为台风的名称
if(len(btk_lat) == 0):
tc_name = 'noname'
else:
index = btk_vmax.argmax()
tc_name = btk_name[index]
#进行绘图,经度、纬度曲线
ax.plot(btk_lon,btk_lat,color='k',linewidth=0.5,transform=ccrs.PlateCarree())
#散点图绘制,经度、纬度、最大风速,
cb = ax.scatter(btk_lon,btk_lat,c=btk_vmax,s=10.0,transform=ccrs.PlateCarree()
,vmin=10,vmax=60)
ax.coastlines()
ax.gridlines(draw_labels=True, dms=True, x_inline=False, y_inline=False)
plt.colorbar(cb,label='Vmax (m/s)',pad=0.07,orientation='vertical',shrink=1)
plt.title(' path')
# 保存绘制图片 ,注意保存路径不能放在dat文件夹中
#fig.savefig(path2+'tester.tiff',format='tiff',dpi=100)
来源:https://blog.csdn.net/weixin_44237337/article/details/122889219
标签:python,cartopy
0
投稿
猜你喜欢
简单谈谈Python的pycurl模块
2023-07-14 01:42:03
Javascript 同时提交多个Web表单的方法
2024-04-19 10:06:45
php验证session无效的解决方法
2023-08-15 06:52:39
详解pandas中Series()和DataFrame()的区别与联系
2023-06-24 23:05:46
利用色轮选择颜色搭配[译]
2009-10-31 18:24:00
javascript函数定义的几种区别小结
2024-04-10 10:40:03
npm qs模块使用详解
2024-04-25 13:11:14
python从入门到实践之组合数据类型
2021-09-02 17:53:54
Flash的Fallback Content等
2010-04-01 12:18:00
Python yield生成器和return对比代码实例
2022-07-17 21:54:57
asp.net 多数据库支持的思考
2024-01-16 04:50:45
一键搞定python连接mysql驱动有关问题(windows版本)
2024-01-18 05:43:29
大幅提升MySQL中InnoDB的全表扫描速度的方法
2024-01-19 20:58:42
30个提高Web程序执行效率的好经验分享
2023-07-16 00:14:22
python实现爬虫统计学校BBS男女比例之多线程爬虫(二)
2021-05-10 03:08:18
微信小程序实现富文本图片宽度自适应的方法
2023-10-17 12:44:25
在Go语言程序中使用gojson来解析JSON格式文件
2023-07-02 14:19:52
关于Tensorflow中的tf.train.batch函数的使用
2023-11-04 19:49:54
Mysql性能优化案例 - 覆盖索引分享
2024-01-27 15:16:59
Python实现8个概率分布公式的方法详解
2022-05-14 08:14:37