1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58
| #!/usr/bin/python3
import netCDF4 import matplotlib.pyplot as plt import pyart from sys import exit
name1='CfRadial1.nc' name2='CfRadial2.nc' name3='CfRadial3.nc'
#将读取文件的函数包装进一个名称更简单的函数,方便调用
def read(name): return pyart.io.read_cfradial(name)
if __name__=='__main__':
#读取文件
radar1=read(name1) radar2=read(name2) radar3=read(name3) #检查扫描方式
if radar.scan_type!='ppi': exit('Error: 请使用扫描方式为PPI的数据文件') #将一个或多个雷达画进一个坐标系中,返回一个Grid对象 #第一个参数带入读取的文件或者读取的文件组成的tuple #grid_shape代表绘制的点的个数,格式为(z,y,x),推荐z轴写为1,因为不写成1也没什么用:) #grid_limits代表绘制的距离的上下限,单位是米 #注意最大值最小值要对称。至于为什么不从0开始,咱也不清楚 #grid_origin是拼图的中心点的坐标,与雷达文件有关 #fields接受要用到的数据在radar对象的fields中对应的键值,以列表形式可带入多个 grid=pyart.map.grid_from_radars((radar1,radar2,radar3), grid_shape=(1,1001,1001), grid_limits=((3000,3000),(-300000,300000),(-300000,300000)), grid_origin=(32.8,119.5),fields=['reflectivity']) #grid.fields里面的键值与上面fields接受的键值有关 #imshow()函数用来绘制热图,vmin、vmax规定了colormap覆盖的范围 #origin设置原点(0,0)在左上还是左下,按照习惯来说填lower就可以,然而默认是upper...... #colorbar第一个参数是映射颜色的对象,理解成绘制的图像似乎也可以 #cax指示colorbar绘制的位置,参数依次为left,bottom,width,height,小数实际代表百分比 #例如left=0.84指在离画布左边距离总长84%的地方 #spacing的模式控制是否给予色块均匀的空间还是根据之间的距离 #按照比例变化,然而更改后发现图像似乎没有变化
fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) myax=ax.imshow(grid.fields['reflectivity']['data'][0],origin='lower', vmin=0,vmax=50) cax=fig.add_axes([0.84,0.2,0.03,0.6]) fig.colorbar(myax,cax,spacing='uniform',orientation='vertical') plt.show()
|