如何用 Cartopy 绘制洋流答案

【问题标题】：How to plot Ocean Currents with Cartopy如何用 Cartopy 绘制洋流
【发布时间】：2019-10-20 15:46:19
【问题描述】：

我正在尝试为一个项目绘制一个包含来自 NASA 数据库的洋流的 netCDF4 文件，但我不断收到诸如“x 和 y 坐标与矢量分量的形状不兼容”之类的错误。

我尝试将流图更改为轮廓图（当我这样做时，它说它需要是一个 2d 数组），我试图更改它但我无法让它工作。

import os
import matplotlib.pyplot as plt
from netCDF4 import Dataset as netcdf_dataset
import numpy as np
import cartopy.crs as ccrs

fname = "oscar_vel2019.nc.gz.nc"

data=netcdf_dataset(fname)
v = data.variables['v'][0, :, :, :]
vf = data.variables['vm'][0, :, :, :]
u = data.variables['u'][0, :, :, :]
uf = data.variables['um'][0, :, :, :]
lats = data.variables['latitude'][:]
lons = data.variables['longitude'][:]
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

mymap=plt.streamplot(lons, lats, u, v, 60, transform=ccrs.PlateCarree())

ax.coastlines()

plt.show()

我希望它能够在绘图上显示洋流，并通过动画显示粒子在洋流中的运动。我真的没有太多的知识，这就是我问的原因。这是我从中获取文件的链接：https://podaac-opendap.jpl.nasa.gov/opendap/hyrax/allData/oscar/preview/L4/oscar_third_deg/oscar_vel2019.nc.gz.html

【问题讨论】：

如果 lat 和 Lon 是一维变量，您需要使用网格来制作与 u 和 v 相同的大小
如果我问了一个愚蠢的问题，我很抱歉，但我以前没有做过这样的事情，所以我不确定网格网格是如何工作的。那么，您介意举个例子说明我将如何做到这一点吗？我之前尝试过这样做； x, y = np.meshgrid(u, v) mymap=plt.streamplot(lons, lats, x, y, 60, transform=ccrs.PlateCarree()) 但这只是给了我一个内存错误： MemoryError: Unable to allocate具有形状 (577681, 577681) 和数据类型 float64 的数组
docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/…
如果 lat 和 Lon 是一维变量，你应该网格化 lat 和 Lon 而不是 u 和 v。如果他们已经是两个 d 那么那当然没有帮助。
我尝试使用缩减的数据集，但是虽然不再出现内存错误，但现在我得到了这个错误； ValueError：x 和 y 坐标与矢量分量的形状不兼容。有人可以帮我解决这表明什么以及我需要改变什么吗？

标签： python-3.x matplotlib cartopy netcdf4

【解决方案1】：

好的，我下载了数据。问题是 u 和 v 是 4 维的，所以你需要挤出“深度”维度。 Cartopy 也不接受大于 180 的经度，而且您可能无法使用流图绘制整个事情。此外， density=60 将永远需要......

这很丑，但给了你想法。

import xarray as xr
import numpy as np
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

with xr.open_dataset('/Users/jklymak/downloads/oscar_vel2019.nc.gz.nc') as ds:
    print(ds)

    ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

    dec = 10
    lon = ds.longitude.values[::dec]
    lon[lon>180] = lon[lon>180] - 360
    mymap=plt.streamplot(lon, ds.latitude.values[::dec], ds.u.values[0, 0, ::dec, ::dec], ds.v.values[0, 0, ::dec, ::dec], 6, transform=ccrs.PlateCarree())
    ax.coastlines()
    plt.show()

【讨论】：