【python海洋专题十四】读取多个盐度nc数据画盐度季节变化图

本期内容

读取多个盐度文件;拼接数据在画盐度的季节分布图

Part01.

使用数据

在这里插入图片描述

IAP 网格盐度数据集

数据详细介绍:

见文件附件:

pages/file/dl?fid=378649712527544320
全球温盐格点数据.pdf

IAP_Global_ocean_gridded_product.pdf

全球温盐格点数据.pdf

IAP_Global_ocean_gridded_product.pdf

Part02.

读取nc的语句

import xarray as xr

f1 = xr.open_dataset(filelist[1])
print(f1)

Dimensions:    (lat: 180, lon: 360, time: 1, depth_std: 41)Coordinates:* lat        (lat) float32 -89.5 -88.5 -87.5 -86.5 ... 86.5 87.5 88.5 89.5* lon        (lon) float32 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 ... 357.0 358.0 359.0 360.0* time       (time) float32 2.02e+05* depth_std  (depth_std) float32 1.0 5.0 10.0 20.0 ... 1.7e+03 1.8e+03 2e+03
Data variables:salinity   (lat, lon, depth_std) float32 ...
Attributes:Title:           IAP 3-Dimentional Subsurface Salinity Dataset Using IAP ...StartYear:       2020StartMonth:      2StartDay:        1EndYear:         2020EndMonth:        2EndDay:          30Period:          1GridProjection:  Mercator, griddedGridPoints:      360x180Creator:         Lijing Cheng From IAP,CAS,P.R.ChinaReference:       ****. Website: http://159.226.119.60/cheng/

Part03.

盐度季节的求法

2:春季3-4-5

直接相加除以三

sal_spr = (sal_all[2, :, :]+sal_all[3, :, :]+sal_all[4, :, :])/3

利用语句np.mean

sal_spr_new = np.mean(sal_all[2:5,:,:], axis=0)

结果算的相同:

在这里插入图片描述

全年平均:

在这里插入图片描述

春季:

图片

夏季:

图片

秋季:

图片

冬季:

图片

往期推荐

【python海洋专题一】查看数据nc文件的属性并输出属性到txt文件

【python海洋专题二】读取水深nc文件并水深地形图
【python海洋专题三】图像修饰之画布和坐标轴

【Python海洋专题四】之水深地图图像修饰

【Python海洋专题五】之水深地形图海岸填充

【Python海洋专题六】之Cartopy画地形水深图

【python海洋专题】测试数据

【Python海洋专题七】Cartopy画地形水深图的陆地填充

【python海洋专题八】Cartopy画地形水深图的contourf填充间隔数调整

【python海洋专题九】Cartopy画地形等深线图

【python海洋专题十】Cartopy画特定区域的地形等深线图

【python海洋专题十一】colormap调色

【python海洋专题十二】年平均的南海海表面温度图

【python海洋专题十三】读取多个nc文件画温度季节变化图

全文代码

图片
# -*- coding: utf-8 -*-
# %%
# Importing related function packages
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as feature
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker
from cartopy import mpl
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from netCDF4 import Dataset
from pylab import *
import seaborn as sns
from matplotlib import cm
from pathlib import Path
import xarray as xr
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# ----define reverse_colourmap----
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----
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)
# -------------# 指定文件路径,实现批量读取满足条件的文件------------
filepath = Path('E:\data\IAP\IAP_gridded_salinity_dataset_v1\Salinity_IAPdata_2020\\')
filelist = list(filepath.glob('*.nc'))
print(filelist)
# -------------读取其中一个文件的经纬度数据,制作经纬度网格(这样就不需要重复读取)-------------------------
# # 随便读取一个文件(一般默认需要循环读取的文件格式一致)
f1 = xr.open_dataset(filelist[1])
print(f1)
# 提取经纬度(这样就不需要重复读取)
lat = f1['lat'].data
lon = f1['lon'].data
depth = f1['depth_std'].data
print(depth)
# -------- find scs 's temp-----------
print(np.where(lon >= 100))  # 99
print(np.where(lon >= 123))  # 122
print(np.where(lat >= 0))  # 90
print(np.where(lat >= 25))  # 115
# # # 画图网格
lon1 = lon[100:123]
lat1 = lat[90:115]
X, Y = np.meshgrid(lon1, lat1)
# ----------4.for循环读取文件+数据处理------------------
sal_all = []
for file in filelist:with xr.open_dataset(file) as f:sal = f['salinity'].datasal_mon = sal[90:115, 100:123, 2]  # 取表层sst,5msal_all.append(sal_mon)
# 1:12个月的温度:sal_all;
sal_year_mean = np.mean(sal_all, axis=0)
# 2:春季3-4-5
sal_all = np.array(sal_all)
sal_spr = (sal_all[2, :, :] + sal_all[3, :, :] + sal_all[4, :, :]) / 3
sal_spr_new = np.mean(sal_all[2:5, :, :], axis=0)
# 3:sum季6-7-8
sal_sum = (sal_all[5, :, :] + sal_all[6, :, :] + sal_all[7, :, :]) / 3
# 4:aut季9-10-11
sal_aut = (sal_all[8, :, :] + sal_all[9, :, :] + sal_all[10, :, :]) / 3
# 5:win季12-1-2
sal_win = (sal_all[0, :, :] + sal_all[1, :, :] + sal_all[11, :, :]) / 3
# -------------# plot 年平均 ------------
scale = '50m'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
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([100, 123, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, sal_year_mean, levels=np.linspace(33, 35, 50), extend='both', cmap=cmap_r2,transform=ccrs.PlateCarree())
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=np.linspace(33, 35, 11))
cb.set_label('sal', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# cf = ax.contour(x, y, skt1[:, :], levels=np.linspace(16, 30, 5), colors='gray', linestyles='-',
#                 linewidths=0.2, transform=ccrs.PlateCarree())
# --------------添加标题----------------
ax.set_title('sal', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 123, 4), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 123, 4), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 25, 2), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 25, 2), 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=4, width=1, labelsize=5, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=4, width=1, labelsize=5, pad=1,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(100, 123, 4), ylocs=np.arange(0, 25, 2),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('sal_sal_year_mean.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()
# -------------# plot spr ------------
scale = '50m'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
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([100, 123, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, sal_spr, levels=np.linspace(33, 35, 50), extend='both', cmap=cmap_r2,transform=ccrs.PlateCarree())
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=np.linspace(33, 35, 11))
cb.set_label('sal', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# cf = ax.contour(x, y, skt1[:, :], levels=np.linspace(16, 30, 5), colors='gray', linestyles='-',
#                 linewidths=0.2, transform=ccrs.PlateCarree())
# --------------添加标题----------------
ax.set_title('sal', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 123, 4), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 123, 4), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 25, 2), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 25, 2), 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=4, width=1, labelsize=5, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=4, width=1, labelsize=5, pad=1,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(100, 123, 4), ylocs=np.arange(0, 25, 2),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('sal_spr.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()
# -------------# plot spr_new ------------
scale = '50m'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
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([100, 123, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, sal_spr_new, levels=np.linspace(33, 35, 50), extend='both', cmap=cmap_r2,transform=ccrs.PlateCarree())
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=np.linspace(33, 35, 11))
cb.set_label('sal', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# cf = ax.contour(x, y, skt1[:, :], levels=np.linspace(16, 30, 5), colors='gray', linestyles='-',
#                 linewidths=0.2, transform=ccrs.PlateCarree())
# --------------添加标题----------------
ax.set_title('sal', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 123, 4), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 123, 4), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 25, 2), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 25, 2), 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=4, width=1, labelsize=5, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=4, width=1, labelsize=5, pad=1,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(100, 123, 4), ylocs=np.arange(0, 25, 2),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('sal_spr_new.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()# -------------# plot sum ------------
scale = '50m'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
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([100, 123, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, sal_sum, levels=np.linspace(33, 35, 50), extend='both', cmap=cmap_r2,transform=ccrs.PlateCarree())
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=np.linspace(33, 35, 11))
cb.set_label('sal', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# cf = ax.contour(x, y, skt1[:, :], levels=np.linspace(16, 30, 5), colors='gray', linestyles='-',
#                 linewidths=0.2, transform=ccrs.PlateCarree())
# --------------添加标题----------------
ax.set_title('sal', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 123, 4), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 123, 4), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 25, 2), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 25, 2), 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=4, width=1, labelsize=5, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=4, width=1, labelsize=5, pad=1,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(100, 123, 4), ylocs=np.arange(0, 25, 2),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('sal_sum.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()# -------------# plot atu ------------
scale = '50m'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
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([100, 123, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, sal_aut, levels=np.linspace(33, 35, 50), extend='both', cmap=cmap_r2,transform=ccrs.PlateCarree())
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=np.linspace(33, 35, 11))
cb.set_label('sal', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# cf = ax.contour(x, y, skt1[:, :], levels=np.linspace(16, 30, 5), colors='gray', linestyles='-',
#                 linewidths=0.2, transform=ccrs.PlateCarree())
# --------------添加标题----------------
ax.set_title('sal', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 123, 4), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 123, 4), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 25, 2), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 25, 2), 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=4, width=1, labelsize=5, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=4, width=1, labelsize=5, pad=1,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(100, 123, 4), ylocs=np.arange(0, 25, 2),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('sal_aut.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()# -------------# plot win ------------
scale = '50m'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
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([100, 123, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, sal_win, levels=np.linspace(33, 35, 50), extend='both', cmap=cmap_r2,transform=ccrs.PlateCarree())
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=np.linspace(33, 35, 11))
cb.set_label('sal', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# cf = ax.contour(x, y, skt1[:, :], levels=np.linspace(16, 30, 5), colors='gray', linestyles='-',
#                 linewidths=0.2, transform=ccrs.PlateCarree())
# --------------添加标题----------------
ax.set_title('sal', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 123, 4), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 123, 4), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 25, 2), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 25, 2), 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=4, width=1, labelsize=5, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=4, width=1, labelsize=5, pad=1,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(100, 123, 4), ylocs=np.arange(0, 25, 2),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('sal_win.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()

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/98985.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Blender中的4种视图着色模式

Blender中有四种主要的视图着色模式:线框、实体、Look Dev和渲染。它们的主要区别如下: - 线框模式只显示物体的边缘(线框),可以让您看到场景中的所有物体,也可以调整线框的颜色和背景的颜色。 - 实…

python实现UI自动化配置谷歌浏览器驱动

web端UI自动化执行在哪个浏览器,需要对应哪个浏览器的驱动。以谷歌浏览器为例,进行配置。一、查看谷歌浏览器版本 如下截图:我的谷歌浏览器版本是: 117.0.5938.150 二、下载对应版本谷歌浏览器驱动 首先可以从其他版本驱动地址中…

【AI】深度学习——人工智能、深度学习与神经网络

文章目录 0.1 如何开发一个AI系统0.2 表示学习(特征处理)0.2.1 传统特征学习特征选择过滤式包裹式 L 1 L_1 L1​ 正则化 特征抽取监督的特征学习无监督的特征学习 特征工程作用 0.2.2 语义鸿沟0.2.3 表示方式关联 0.2.4 表示学习对比 0.3 深度学习0.3.1 表示学习与深度学习0.3.…

【数据库系统概论】数据定义之基本表的定义/创建、修改和删除

前言 🚩定义/创建基本表语法示例 修改基本表语法示例 删除基本表语法示例 感谢 💖 前言 🚩 SQL支持数据库系统的三级模式结构,其模式、外模式和内模式中的基本对象有表、视图和索引,因此,SQL的数据定义功能…

云原生Kubernetes:K8S集群kubectl命令汇总

目录 一、理论 1.概念 2. kubectl 帮助方法 3.kubectl 子命令使用分类 4.使用kubectl 命令的必要环境 5.kubectl 详细命令 一、理论 1.概念 kubectl是一个命令行工具,通过跟 K8S 集群的 API Server 通信,来执行集群的管理工作。 kubectl命令是操…

智慧楼宇3D数据可视化大屏交互展示实现了楼宇能源的高效、智能、精细化管控

智慧园区是指将物联网、大数据、人工智能等技术应用于传统建筑和基础设施,以实现对园区的全面监控、管理和服务的一种建筑形态。通过将园区内设备、设施和系统联网,实现数据的传输、共享和响应,提高园区的管理效率和运营效益,为居…

Maven系列:第1篇:什么是maven?为什么需要它?

maven系列目标:从入门开始开始掌握一个高级开发所需要的maven技能。 这是maven系列第1篇。 为什么我们要学习maven? 学习某些技术,肯定是我们遇到了某些问题,而这些问题目前手头上没有很好的方案去解决,此时刚好有一种技术可以…

增强现实抬头显示AR-HUD

增强现实抬头显示(AR-HUD)可以将当前车身状态、障碍物提醒等信息3D投影在前挡风玻璃上,并通过自研的AR-Creator算法,融合实际道路场景进行导航,使驾驶员无需低头即可了解车辆实时行驶状况。结合DMS系统,可以…

一个rar压缩包如何分成三个?

一个rar压缩包体积太大了,想要将压缩包分为三个,该如何做到?其实很简单,方法就在我们经常使用的WinRAR当中。 我们先将压缩包内的文件解压出来,然后查看一下,然后打开WinRAR软件,找到文件&…

7个在Github上的flutter开源程序

阅读大量代码是提高开发技能的最佳方法之一。该开源项目是了解最佳实践、编码风格和许多其他主题的最佳场所。 软件开发最受欢迎的领域之一是跨平台移动应用程序开发。Flutter 是您可以使用的最流行的跨平台移动应用程序开发工具之一。今天,我们将了解 7 个开源 Flu…

2023年中国烹饪机器人市场发展概况分析:整体规模较小,市场仍处于培育期[图]

烹饪机器人仍属于家用电器范畴,是烹饪小家电的进一步细分,它是烹饪小家电、人工智能和服务机器在厨房领域的融合。烹饪机器人是一种智能化厨房设备,可以根据预设的程序实现自动翻炒和烹饪,是多功能料理机和炒菜机结合的产物。 烹…

动画圆圈文字标志效果

效果展示 CSS 知识点 实现圆圈文字animation 属性回顾 实现思路 从效果的实现思路很简单,其实就是两个圆圈就可以实现。外层大圆(灰色)用于圆圈文字的展示,而内圆(藏青色)主要用于存放 Logo 图片。布局采…

OpenCV4(C++)—— 仿射变换、透射变换和极坐标变换

文章目录 一、仿射变换1. getRotationMatrix2D()2. warpAffine() 二、透射变换三、极坐标变换 一、仿射变换 在OpenCV中没有专门用于图像旋转的函数,而是通过图像的仿射变换实现图像的旋转。实现图像的旋转首先需要确定旋转角度和旋转中心,之后确定旋转…

c#设计模式-行为型模式 之 状态模式

🚀简介 状态模式是一种行为设计模式,它允许对象在其内部状态改变时改变其行为,我们可以通过创建一个状态接口和一些实现了该接口的状态类来实现状态模式。然后,我们可以创建一个上下文类,它会根据其当前的状态对象来改…

关联规则挖掘(下):数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 🐴作者:秋无之地 🐴简介:CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作,主要擅长领域有:爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。 🐴欢迎小伙伴们点赞👍🏻、收藏⭐️、…

CUDA+cuDNN+TensorRT 配置避坑指南

深度学习模型加速部署的环境配置,需要在本地安装NVIDIA的一些工具链和软件包,这是一个些许繁琐的过程,而且一步错,步步错。笔者将会根据自己的经验来提供建议,减少踩坑几率。当然可以完全按照官方教程操作,…

【Sentinel】Sentinel原码分析

本文内容来自【黑马】Sentinel从使用到源码解读笔记,做了部分修改和补充 目录 Sentinel 基本概念 基本流程 Node Entry 定义资源的两种方式 使用try-catch定义资源 使用注解标记资源 基于注解标记资源的实现原理 Context 什么是Context Context的初始化 …

SpringBoot青海省旅游系统

本系统采用基于JAVA语言实现、架构模式选择B/S架构,Tomcat7.0及以上作为运行服务器支持,基于JAVA、JSP等主要技术和框架设计,idea作为开发环境,数据库采用MYSQL5.7以上。 开发环境: JDK版本:JDK1.8 服务器…

查看本机Arp缓存,以及清除arp缓存

查看Arp缓存目录 Windows 系统使用 winR,输入cmd 在命令窗口输入 arp -a 删除Arp缓存目录 在命令窗口输入 arp -d * 查看主机路由表

C#WPF StackPanel布局及Border边框应用实例

本文介绍C#WPF StackPanel布局及Border边框应用实例,通过演示掌握StackPanel布局及Border边框用法,并对对齐方式、边距、尺寸设置、Border的圆角使用作了演示。 具体概念本文不再赘述。 Xaml文件: <Windowx:Class="PropertyDemo.MainWindow"xmlns="htt…