正如手册上所介绍的netcdf4是一个十分强大的库,比如支持无限维度,然而日常使用的话只想用它打开文件画画图什么的,今天试了好一会儿,终于得出来一个比较简单的方法。
调用Dataset打开文件,如:
import netcdf4 as nt
rootgroup = nt.Dataset('')
rootgroup.variables,查看变量类型,会得出该文件变量的详细信息,截取其中一节为例:
意思十分清楚了,shape是3600,7200,名字是LST_Night_CMG,等等......
由于我这里下载到的是MODIS卫星上一个我都不知道是什么的全球气象产品,那么我们就直接将全球经纬度用numpy中的linspace创建等差数列充当坐标轴。
contourf好像不能直接识别netcdf4的variables类型的东西,一直报错TypeError: __array__() takes no arguments (1 given),没办法我不会啊,只好把它转化成numpy的array,手册好像没有教我怎么办。。。。。
数据这个地方,由于缺测的存在(开尔文表示地表温度不可能有0值吧?),还需调用contourf的levels来限定范围来避免不需要的干扰。画出的图如下:
注意,上图为y轴上下颠倒的形势,在创建线性空间的时候要注意这一点。
为了浅显易懂,还用了cartopy进行地图的绘制,cartopy这个东西我还不是太明白,只会复制粘贴。如果画的不是温度的话,我自己可能怎么也看不懂画的是什么。。。。。。
代码如下:
import cartopy.crs as crs from cartopy import feature as cfeature import netCDF4 as nt import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Location = '/Users/liao/Desktop/' Filename = 'MOD11C1.hdf' DataSet = nt.Dataset(Location+Filename) x = np.linspace(-180, 180, 7200) y = np.linspace(90, -90, 3600) z = DataSet.variables['LST_Night_CMG'] z = np.array(z) x, y = np.meshgrid(x, y) fig = plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=1200) ax = plt.axes(projection=crs.PlateCarree()) gridlines = ax.gridlines(crs=crs.PlateCarree(), draw_labels=True, color='black', linestyle='--', alpha=0.5) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m')) plt.contourf(x, y, z, cmap=plt.cm.Reds, levels=np.linspace(200, 320, 8)) plt.title('Daily nighttime 3min CMG Land-surface Temperature') plt.colorbar(label='units: K') plt.savefig(Location+'LST_Night_CMG'+'.png')
用python画图还是很简单的。