【python海洋专题四十七】风速的风羽图

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# -*- 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---
fu = xr.open_dataset(r'D:\pycharm_work\data\uwnd.mon.mean.nc')
fv = xr.open_dataset(r'D:\pycharm_work\data\vwnd.mon.mean.nc')
print(fu)
print(fu.variables['uwnd'])
lat = fu['lat'].data
lon = fu['lon'].data
u = fu['uwnd'].data
v = fv['vwnd'].data
# # # 画图网格
ln1 = np.where(lon >= 30)[0][0]
ln2 = np.where(lon >= 105)[0][0]
la1 = np.where(lat <= 0)[0][0]
la2 = np.where(lat <= 30)[0][0]
# time_all=[(time>=1058760) & (time<=1059096)]   #13-27 Oct
# # # 画图网格
lon1 = lon[ln1:ln2]
lat1 = lat[la2:la1]
X, Y = np.meshgrid(lon1, lat1)
u_aim = u[:, la2:la1, ln1:ln2]
v_aim = v[:, la2:la1, ln1:ln2]
u_end = np.mean(u_aim, axis=0)
v_end = 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([30, 105, 0, 30], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
ax.add_feature(feature.OCEAN)
ax.stock_img()  # 添加地球背景
# land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',
#                                    facecolor=feature.COLORS['land'])
# ax.add_feature(land, facecolor='0.8', alpha=0.2)
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('10m'), lw=0.5, color='k')  # 添加海岸线：关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
# cs = ax.quiver(X, Y, u_end, v_end, color='b',
#                scale=70, zorder=3, width=0.002, headwidth=4, headlength=5.5, transform=ccrs.PlateCarree())
# ---barb_increments={'half':2,'full':4,'flag':20}这一句，修改了风矢杆长短杆线和三角分别代表的风速大小。
ax.barbs(X, Y, u_end, v_end, barb_increments={'half': 0.5, 'full': 1, 'flag': 3}, zorder=5,length=3.5, linewidth=0.4, transform=ccrs.PlateCarree())
# --------------添加标题----------------
ax.set_title('印度洋海表面风速(风羽图)', loc="center", fontsize=6, pad=1)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(30, 106, 10), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(30, 106, 10), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 31, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 31, 5), 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(30, 106, 10), ylocs=np.arange(0, 31, 5),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('wind_feather_indian_ocean_1.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()