[問題] 資料繪圖座標疊不起來

看板Python作者 (禿驢)時間9月前 (2023/07/28 12:39), 編輯推噓0(002)
留言2則, 1人參與, 9月前最新討論串1/1
https://imgur.com/a/FADxycQ 如上圖所示 檔案內座標系統的經度是0-360 cartopy使用的座標系統經度應該是-180到180(我沒看錯的話) 我原先沒有轉換座標系統就出問題了 但轉換座標系統後後還是有問題 請各位大神幫我看看這個應該怎麼處理 程式如下 import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import stats from scipy.signal import detrend import cartopy.crs as ccrs # 讀取.nc檔案 dataset = xr.open_dataset('D:\PCCU\python\ERA5 monthly averaged data on single levels from 1940 to present.nc') # 選擇1979到2020年間的數據 dataset = dataset.sel(time=slice('1979', '2020')) # 選擇目標範圍 precip_dataset = dataset.sel(longitude=slice(105, 125), latitude=slice(28, 20)) sst_dataset = dataset.sel(longitude=slice(80, 300), latitude=slice(60, -60)) # 將經度資料轉換到 -180 到 180 的範圍 longitude = sst_dataset.longitude.values longitude[longitude > 180] = longitude[longitude > 180] - 360 sst_dataset = sst_dataset.assign_coords(longitude=longitude) # 提取並轉換降水資料單位 precip = precip_dataset['tp'].values * 1000 # 單位轉換 # 提取SST資料 sst = sst_dataset['sst'].values # 進行空間平均 precip_mean = precip.mean(axis=(1, 2)) # 降水資料去趨勢 precip_detrended = detrend(precip_mean) # 為繪製散佈圖和回歸直線準備資料 time = np.arange(len(precip_detrended)) # 創建一個與 precip_detrended 相同長度的時間數組 # 執行回歸並獲取斜率和截距 slope, intercept, _, _, _ = stats.linregress(time, precip_detrended) # 繪製散佈圖和回歸直線 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(time, precip_detrended, label='Detrended Precipitation') # 繪製散佈圖 plt.plot(time, slope*time + intercept, color='red', label='Regression Line') # 繪製回歸直線 plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Detrended Precipitation') plt.legend() plt.title('Scatter plot of Detrended Precipitation and Regression Line') plt.show() # 初始化一個空的陣列來存儲斜率 (與 sst 沒有時間維度的形狀相同) slopes = np.empty(sst.shape[1:]) # 對每個網格點進行回歸 for i in range(sst.shape[1]): for j in range(sst.shape[2]): finite_mask = np.isfinite(sst[:, i, j]) & np.isfinite(precip_detrended) if finite_mask.sum() > 0: slope, _, _, _, _ = stats.linregress(sst[finite_mask, i, j], precip_detrended[finite_mask]) slopes[i, j] = slope else: slopes[i, j] = np.nan # 繪圖 fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180)) #設定圖中央位在太平洋上 p = ax.pcolormesh(sst_dataset.longitude, sst_dataset.latitude, slopes, cmap='RdBu_r') ax.coastlines() ax.set_extent([80, -60, -60, 60]) # 將繪圖範圍設定為東經80度到西經60度,北緯60度到南緯60度 plt.colorbar(p, ax=ax, orientation='vertical', label='Slope') plt.title('Regression slopes of SST and Detrended Precipitation') plt.show() 謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.3.2.161 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1690519180.A.0DF.html

07/28 22:59, 9月前 , 1F
ax.contourf(lons,lats,slopes,\
07/28 22:59, 1F

07/28 23:00, 9月前 , 2F
transform=ccrs.PlateCarree())
07/28 23:00, 2F
文章代碼(AID): #1amqQC3V (Python)