import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取数据 ds = xr.open_dataset('D:\\clear tubulence\\sate\\11.nc') # 提取变量（假设变量名为'u'和'v'，高度变量为'level'） u = ds['u'] v = ds['v'] levels = ds['pressure_level'].values # 获取高度层数据 # 计算风速大小（假设数据维度顺序为[time, level, lat, lon]） wind_speed = np.sqrt(u**2 + v**2) # 假设取第一个时间点，纬度经度平均（根据实际情况调整） # 如果数据有多个时间步长，需要选择特定时间 wind_profile = wind_speed.isel(valid_time=0).mean(dim=['latitude', 'longitude']) # 创建图形 plt.figure(figsize=(8, 10)) plt.plot(wind_profile, levels, 'bo-') # 蓝色圆点带连线 # 设置坐标轴 plt.xlabel('Wind Speed (m/s)', fontsize=12) plt.ylabel('Pressure Level (hPa)', fontsize=12) plt.title('Vertical Wind Profile', fontsize=14) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 反转y轴显示高度（高空气压值更小在上方） plt.gca().invert_yaxis() # 设置y轴刻度为指定高度层 plt.yticks(levels) # 显示图形 plt.show()在此基础上添加代码，我需要画的是某个经纬度点的水平风速随高度变化

时间: 2025-03-17 07:15:37 浏览: 44
<think>好的，用户想修改已有的Python代码，将原来的纬度和经度平均的风速垂直廓线，改为某个特定经纬度点的风速随高度变化。我需要仔细分析原始代码，找出需要修改的部分。 首先，用户原来的代码中使用了.mean(dim=['latitude', 'longitude'])，这会对纬度和经度进行平均，得到整个区域的平均风速廓线。现在需要改成选择特定的经纬度点，所以应该用sel方法或者isel方法选择具体的位置。 接下来，需要确定数据集的维度结构。假设数据集中有纬度（latitude）和经度（longitude）维度，可能还有时间（time）和气压层（pressure_level）。用户需要指定一个具体的经纬度点，比如lat=30.5，lon=120.0。这时候需要使用xarray的sel函数来选择最近的坐标点，或者精确匹配。需要注意的是，如果数据中的经纬度是浮点型数组，可能需要使用nearby或者指定method参数来处理。 另外，原始代码中的wind_profile = wind_speed.isel(valid_time=0).mean(...)，这里假设valid_time是时间维度的索引，用户可能需要确认数据中的时间维度名称是否正确。例如，可能实际名称是'time'而不是'valid_time'，这需要根据数据集实际情况调整。如果用户的数据有多个时间步长，可能需要选择特定的时间点，比如.isel(time=0)或者使用.sel(time='2023-01-01')这样的方法。 然后，绘图部分原来的代码没有问题，只需要确保wind_profile现在是某个点的数据即可。可能需要添加标题或者标签来注明所选的具体经纬度，比如在标题中加入lat和lon的值，这样图表更清晰。 还需要考虑如何处理经纬度的选择。如果用户的数据中的经纬度坐标是二维的（比如网格数据），可能需要用不同的方法选择点，但通常气象数据如NetCDF文件可能使用一维的纬度和经度数组，形成矩形网格，此时直接使用sel方法即可。 可能的错误点包括：维度名称不正确，如纬度可能是'lat'而不是'latitude'，或者经度是'lon'而非'longitude'；指定的经纬度点不在数据范围内，导致选择不到数据；时间维度索引不正确，导致选择错误的时间步长。 因此，修改后的代码应该将.mean部分替换为.sel，并确保正确指定了纬度和经度的数值。同时，可能需要添加错误处理，比如检查是否存在该经纬度点，或者使用method参数允许最近邻插值。例如，使用.sel(latitude=30.5, longitude=120.0, method='nearest')来避免精确匹配失败。 最后，可能需要调整标题，显示所选点的经纬度，让图表更明确。例如，将标题改为'Vertical Wind Profile at (30.5°N, 120.0°E)'，这样用户一看就知道是哪个位置的数据。 总结修改步骤： 1. 替换平均操作为选择特定经纬度点。 2. 确保维度名称正确。 3. 添加标题显示具体位置。 4. 检查时间步选择是否正确。</think><< 以下是修改后的代码，实现单个经纬度点的垂直风速廓线： ```python # 修改部分：指定具体经纬度坐标点（示例坐标） target_lat = 30.5 # 替换为你的纬度 target_lon = 120.0 # 替换为你的经度 # 选择特定经纬度点（使用最近邻插值方法） # 注意：确保维度名称与数据集一致（这里假设为latitude/longitude） wind_profile_point = wind_speed.isel(valid_time=0).sel( latitude=target_lat, longitude=target_lon, method="nearest" # 自动选择最近的网格点 ) # 创建图形 plt.figure(figsize=(8, 10)) plt.plot(wind_profile_point, levels, 'ro-', linewidth=2) # 红色圆点带粗线 # 添加坐标信息到标题 plt.title(f'Vertical Wind Profile at ({target_lat}°N, {target_lon}°E)', fontsize=14, pad=20) # 其他设置保持不变... plt.xlabel('Wind Speed (m/s)', fontsize=12) plt.ylabel('Pressure Level (hPa)', fontsize=12) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.gca().invert_yaxis() plt.yticks(levels) plt.show() ``` **修改说明：** 1. 将`.mean(dim=[...])`改为`.sel()`选择具体坐标点 2. 使用`method="nearest"`处理坐标匹配，防止精确坐标不存在时报错 3. 在标题中显示具体坐标位置 4. 修改了绘图样式（颜色改为红色、线宽增加）以区分原始版本 **注意事项：** 1. 确认数据维度名称是否匹配（有些数据集使用lat/lon简写） 2. 如果遇到KeyError，检查坐标是否存在`.sel()`参数 3. 可以使用`.sel(..., tolerance=0.1)`限制坐标搜索范围 4. 要获取精确插值需要数据支持，可能需要使用interp()方法 >>
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import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs 接下来，我们需要加载.nc文件。假设文件名为"data.nc"，我们可以使用以下代码读取： python ds = xr.open_dataset('data.nc') .nc文件...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if __name__=='__main__': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso=sstsel.mean(dim=['lat', 'lon'])#区域平均修改这段代码，计算enso的距平

import matplotlib.pyplot as plt if __name__=='__main__': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso_mean=...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs#投影方式 import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.font_manager import fontManager da=pd.read_csv(r'E:\python11\STATION_58237.txt',sep='\s+') print(da) tem=da['TEM'] #print(tem.shape) rhu=da['RHU'] tem_ave=[] for i in range(0,24): tem_data=tem[i:147:24] print(tem_data) tem_ave[i]=np.mean(tem_data) print(tem_ave) plt.plot(tem_ave)帮我改一下

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import ...

要求结合地面气压计算整层水汽通量：import numpy as np import xarray as xr import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm from cartopy.io import shapereader from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from matplotlib.patches import Rectangle # ==== 数据预处理 ==== # 读取数据 f_mos = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/shum.mon.mean.nc') # 比湿 (单位: g/kg) f_u1 = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/uwnd.mon.mean.nc') # 纬向风 (m/s) f_v1 = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/vwnd.mon.mean.nc') # 经向风 (m/s) f_pre = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/CN05.1_Pre_1961-2022_month_025x025.nc') # 读取地面气压数据 f_pres = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/pres.sfc.mon.mean.nc') # 地面气压 (单位: Pa) # 时间筛选（1970-2015年6-7月） def filter_jj(data): return data.sel(time=slice('1970-01-01', '2015-12-01')) \ .where((data['time.month'] == 6) | (data['time.month'] == 7), drop=True) jj_mos = filter_jj(f_mos) jj_u = filter_jj(f_u1) jj_v = filter_jj(f_v1) jj_pre = filter_jj(f_pre) jj_pres = filter_jj(f_pres) # ==== 气候平均计算 ==== # 转换为kg/kg并计算平均 shum_mean = jj_mos['shum'].mean(dim='time') / 1000 # g/kg → kg/kg u_mean = jj_u['uwnd'].mean(dim='time') v_mean = jj_v['vwnd'].mean(dim='time') pre_mean = jj_pre['pre'].mean(dim='time') pres_mean = jj_pres['pres'].mean(dim='time') # 地面气压平均 lon1 = pre_mean['lon'].values lat1 = pre_mean['lat'].values # 获取经纬度信息 lon = shum_mean['lon'].values lat = shum_mean['lat'].values

例如，用xarray打开数据集后，ds = xr.open_dataset('file.nc')，里面可能有变量q，u，v，它们的维度是（time, level, lat, lon），而psfc是（time, lat, lon）。 此时，用户需要计算每个格点在垂直方向上的积分。...

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var].values lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sel'

这个错误提示是因为你在一个 numpy.ndarray 上使用了 .sel() 这个 xarray.Dataset 特有的方法。你需要将 dat 变量转换成 xarray 的 Dataset 或者 DataArray 类型才能使用 .sel() 方法。 你可以尝试将以下...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if name=='main': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso=sstsel.mean(dim=['lat', 'lon'])#区域平均 ensom=enso.mean('time') #print(ensom) ensoa=enso-ensom #print(ensoa)修改这段代码，筛选出大于0.5的值

import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': ds = xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst = ds['sst'] sstsel = sst.loc[:, 5:-5, 190:240] # 5°S-5°N,170°W-120°W ...

import numpy as np import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from copy import copy from cartopy.mpl.gridliner import LATITUDE_FORMATTER, LONGITUDE_FORMATTER import shapely.geometry as sgeom这是什么代码

import matplotlib.pyplot as plt # 基础绘图库 4. **辅助工具** python from copy import copy # 实现对象的深度复制 import shapely.geometry as sgeom # 几何图形操作（创建多边形等空间计算） **...

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits. basemap import Basemap import xarray as xr import pandas as pd import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1,1,1) ds.hgt.plot() plt.show() projection=ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0,color='black') ax.axvline(0,color='black') ds=nc.Dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') lon=ds.variables['lon'][:] lat=ds.variables['lat'][:] time_index=0 variable=ds.variables['hgt'][time_index,:,:] lonlon,latlat=np.meshgrid(lon,lat) plt.scatter(lonlon,latlat) plt.contourf(lon,lat,variable,cmap='jet') data = ds.variables['time'][:] long = ds.variables['lon'][:] lati = ds.variables['lat'][:] plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal") cbar=plt.colorbar plt.title('Jan 1948 to 2020: 1000mb Geopotential Height \n Seasonal Correlation w/ Jan SOI \n NCEP /NCAR Reanalysis') plt.show() plt.savefig('12.pdf')给代码改错

import matplotlib.pyplot as plt import xarray as xr import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1, 1, 1) ds.hgt.plot() plt.show() ...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from datetime import datetime, timedelta # 1. 数据加载（修改后的版本） def load_data(u_file, v_file, hgt_file): # 分别读取三个文件 ds_u = xr.open_dataset(u_file).sel(level=200) # 选择200hPa层 ds_v = xr.open_dataset(v_file).sel(level=200) ds_hgt = xr.open_dataset(hgt_file).sel(level=200) # 合并数据集（确保时间维度对齐） ds = xr.merge([ds_u.rename({'u': 'u200'}), # 防止变量名冲突 ds_v.rename({'v': 'v200'}), ds_hgt.rename({'hgt': 'hgt200'})]) # 统一处理时间坐标（如果时间格式不一致） if 'time' in ds.coords: ds['time'] = xr.decode_cf(ds).time return ds # 2. 修改后的绘图函数 def plot_weather(ds, time): # 筛选指定时间的数据 ds_time = ds.sel(time=time, method='nearest') # 处理时间对齐 # 创建地图底图 fig, ax = create_map() # 绘制高度场等值线（变量名改为hgt200） levels = range(int(ds.hgt200.min()), int(ds.hgt200.max()), 40) cont = ax.contour(ds.lon, ds.lat, ds_time.hgt200, # 注意已无level维度 levels=levels, colors='black', linewidths=1.5, transform=ccrs.PlateCarree()) plt.clabel(cont, inline=True, fontsize=10, fmt='%d') # 绘制风场（使用u200和v200） wind_slice = slice(None, None, 2) # 每2个点取一个箭头 quiver = ax.quiver(ds.lon[wind_slice], ds.lat[wind_slice], ds_time.u200[wind_slice,wind_slice], ds_time.v200[wind_slice,wind_slice], scale=500, color='red', transform=ccrs.PlateCarree()) # 添加标题和比例尺（保持不变） plt.title(f"200hPa Weather Situation\n{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}", fontsize=14, pad=20) ax.quiverkey(quiver, X=0.85, Y=0.1, U=50, label='50 m/s', labelpos='E') plt.savefig(f"weather_{time.strftime('%Y%m%d%H')}.png", dpi=300) plt.close() # 3. 主程序调整 if __name__ == "__main__": # 加载数据（注意新参数顺序） ds = load_data('u_wind.nc', 'v_wind.nc', 'hgt_data.nc') # 确保数据按时间排序（重要！） ds = ds.sortby('time') # 生成时间序列（保持不变） current_time = start_time while current_time <= end_time: print(f"Processing: {current_time}") plot_weather(ds, current_time) current_time += time_step

import matplotlib.pyplot as plt # 绘图 import cartopy.crs as ccrs # 地图投影 import cartopy.feature as cfeature # 地理特征 from datetime import datetime, timedelta # 时间处理 ### 二、数据加载模块...

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

import xarray as xr, netCDF4 as nc, pandas as pd, numpy as np, datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker, cartopy.crs as ccrs, cartopy.feature as cfeature 2. ...

对代码修改1、色带采用地形渐变色带（Terrain）terrain（Matplotlib内置）：低海拔用绿色 → 中海拔黄棕色 → 高海拔灰白色2、对主图和子图的大小进行适当调整，主图可以小一些，子图可以大一些，但是要中间对齐3、色带匹配在主图的下方并且与主图的距离控制位0.02，且长度匹配。4、要求最后输出的图片主图与子图的图幅一定要完整。具体代码为：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.io.shapereader import Reader from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter import xarray as xr import geopandas as gpd import matplotlib.path as mpath from matplotlib import rcParams # 配置字体和大小 config = {"font.family": 'Times New Roman', "font.size": 16, "mathtext.fontset": 'stix'} rcParams.update(config) # 定义区域范围 region = [70, 140, 10, 60] # 打开数据集 with xr.open_dataset(r'C:\Users\asus\Desktop\ETOPO2v2c_f4.nc') as ds: ds = ds.sel(x=slice(60, 150), y=slice(0, 60)) lon, lat = np.meshgrid(ds['x'], ds['y']) dem = ds['z'].to_numpy() # 创建画布和投影 fig = plt.figure(dpi=600, figsize=(16, 9)) proj = ccrs.PlateCarree() # 第一个子图（主图） ax = fig.add_axes([0.05, 0.05, 0.4, 0.85], projection=proj) # 调整子图位置和大小 ax.set_extent(region, crs=proj) ax.set_xticks(np.arange(region[0], region[1] + 1, 10), crs=proj) # 主图经度刻度 ax.set_yticks(np.arange(region[2], region[3] + 1, 10), crs=proj) # 主图纬度刻度 ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter(zero_direction_label=False)) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) # 添加地图要素 ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidth=0.5, zorder=2, color='k') ax.add_feature(cfeature.LAKES.with_scale('50m')) ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m')) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m')) # 添加九段线 ax.add_geometries(Reader(r'C:\Users\asus\Desktop\中国省级地图GS（2019）1719号\九段线GS（2019）1719号.shp').geometries(), ccrs.PlateCarree(), facecolor='none', edgecolor='k', linewidth=1) # 绘制 DEM 数据，使用更符合高程的色调 cmap = plt.cm.terrain # 使用 terrain 色调 c11 = ax.pcolormesh(lon, lat, dem, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=cmap, vmin=0, vmax=6000) # 读取中国省级地图并裁剪 gdf = gpd.read_file(r'C:\Users\asu

import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs from cartopy.io import srtm import xarray as xr # 1. 设置画布尺寸和布局 fig = plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=300) # 增大画布尺寸 ax = fig....

修改以下代码，虽然运行正常，但显示不正确，要求使两幅图的尺寸大致相等。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import LogNorm, Normalize from matplotlib.gridspec import GridSpec import os import xarray as xr from scipy.stats import pearsonr from scipy.stats import spearmanr, kendalltau '''比较各个模型与标准模型（CSRM、GLDAS）的偏离程度，以标准线的形式给出''' def plot_model_comparisons(file_path: str, base_model: str = "CSRM", compare_models: list = ["RAPM", "TDAPM"],\ param_type: str = "trend", area_col: str = "area", save_path=r'D:\ill_pose\verify\outdata'): try: df = pd.read_excel(file_path) except FileNotFoundError: raise ValueError(f"文件不存在：{file_path}") # 验证参数有效性 valid_params = ["trend", "annual", 'semiannual'] if param_type not in valid_params: raise ValueError(f"参数类型必须为 {valid_params}") if param_type == 'trend': units = '(cm/yr)' else: units = '(cm)' # 自动生成列名模板 base_col = f"{param_type}-{base_model}" compare_cols = [f"{param_type}-{model}" for model in compare_models] # 检查列存在性 required_cols = [base_col, area_col] + compare_cols missing_cols = [col for col in required_cols if col not in df.columns] if missing_cols: raise KeyError(f"缺失必要列：{missing_cols}") # 创建子图布局 n_models = len(compare_models) ncols = min(3, n_models) # 每行最多3个子图 nrows = int(np.ceil(n_models / ncols)) fig = plt.figure(figsize=(12, 3 * nrows), dpi=500) gs = GridSpec(nrows, ncols, figure=fig) axes = [] # cmap = 'viridis' cmap = plt.get_cmap('RdYlBu_r') # 反转色带以符合常见地理可视化习惯 norm = Normalize(vmin=1e5, vmax=6e6) # norm = LogNorm(vmin=1e5, vmax=6e6) # 对数归一化 # 遍历每个对比模型 for i, model in enumerate(compare_models): # 创建子图 ax = fig.add_subplot(gs[i // ncols, i % ncols]) axes.append(ax) # 提取对比数据列 compare_col = f"{param_type}-{model}" df_plot = df[[base_col, compare_col, area_col]].copy()

import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), # 统一画布尺寸 gridspec_kw={'width_ratios': [1, 1], # 宽度比例相同 'height_ratios': [1, 1]}) # 高度比例相同 plt.show...

已知程序 import xarray as xr from collections import namedtuple import numpy as np from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter import matplotlib.ticker as mticker import cartopy.feature as cfeature import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as mcolors def region_mask(lon, lat, extents): lonmin, lonmax, latmin, latmax = extents return ( (lon >= lonmin) & (lon <= lonmax) & (lat >= latmin) & (lat <= latmax) ) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Pair = namedtuple('Pair', ['start', 'end']) time = '2023-05-04' filepath_DPR = r"C:\pythontest\zFactor\test1.nc4" extents = [110, 122, 25, 38] with xr.open_dataset(filepath_DPR) as f: lon_DPR = f['FS_Longitude'][:] lat_DPR = f['FS_Latitude'][:] zFactorFinalNearSurface = f['FS_SLV_zFactorFinalNearSurface'][:] nscan, nray = lon_DPR.shape midray = nray // 2 mask = region_mask(lon_DPR[:, midray], lat_DPR[:, midray], extents) index = np.s_[mask] lon_DPR = lon_DPR[index] lat_DPR = lat_DPR[index] zFactorFinalNearSurface = zFactorFinalNearSurface[index] for data in [ zFactorFinalNearSurface, ]: data.values[data <= -9999] = np.nan proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection=proj) ax.coastlines(resolution='50m', lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m')) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m')) ax.set_xticks(np.arange(-180, 181, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 5), crs=proj) ax.xaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.yaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extents, crs=proj) ax.tick_params(labelsize='large') def make_zF_cmap(levels): '''制作雷达反射率的colormap.''' nbin = len(levels) - 1 cmap = cm.get_cmap('jet', nbin) norm = mcolors.BoundaryNorm(levels, nbin) return cmap, norm levels_zF = [0, 1, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45] cmap_zF, norm_zF = make_zF_cmap(levels_zF) im = ax.contourf( lon_DPR, lat_DPR, zFactorFinalNearSurface, levels_zF, # 三个物理量为 (500, 49)就是在500*49的格点上赋予这三个物理量 cmap=cmap_zF, norm=norm_zF, extend='both', transform=proj ) cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, ticks=levels_zF) cbar.set_label('zFactor (dBZ)', fontsize='large') cbar.ax.tick_params(labelsize='large') ax.set_title(f'DPR zFactor on {time}', fontsize='x-large') plt.show()如何将其中的zFactorFinal变量变为二维

在这段代码中，zFactorFinalNearSurface的...reshape方法中第一个参数是新的shape，这里是(nscan*nray, 1)，表示将数据变成nscan*nray行，1列的形状。注意reshape方法返回的是一个新的数组，不会改变原始数组的值。

import pandas as pd import xarray as xr from tqdm import tqdm from dask.diagnostics import ProgressBar import numpy as np # 读取NetCDF文件 file_path = 'D:/thesis of 2025/Data/Database/original/2020-2024windspeed.nc' output_path = 'D:/thesis of 2025/Data/Database/modification/windspeed_2020-2024.csv' ds = xr.open_dataset(file_path,chunks={'valid_time': 1624}) # 分块读取数据 # 提取100米风速的u和v分量 u100 = ds['u100'] # 提取100米风速的u分量 v100 = ds['v100'] # 提取100米风速的v分量 # 初始化进度条 with ProgressBar(): # 将u100风速数据转换为二维数组 u100_2d_0 = u100.stack(latlon=('latitude', 'longitude')).to_pandas() # 重置索引，将时间作为一维，合并后的经度和纬度作为另一维 u100_2d = u100_2d_0.reset_index() with ProgressBar(): # 将v100风速数据转换为二维数组 v100_2d_0 = v100.stack(latlon=('latitude', 'longitude')).to_pandas() # 重置索引，将时间作为一维，合并后的经度和纬度作为另一维 v100_2d = v100_2d_0.reset_index() # 计算实际风速（根据勾股定理） with ProgressBar(): windspeed_2d = pd.concat([u100_2d, v100_2d], axis=1) windspeed_2d['windspeed'] = np.sqrt(windspeed_2d['u100']**2 + windspeed_2d['v100']**2) # 保存到CSV文件 with ProgressBar(): windspeed_2d.to_csv(output_path, index=True) # 储存文件 # 使用pandas读取CSV文件的前5行 df = pd.read_csv(output_path, nrows=5) print(df) 在后两个过程（计算实际风速、保存文件）中，会显示进度条吗？如不会，该如何显示进度条

嗯，用户想知道在使用Dask和Pandas处理数据时如何正确显示进度条，特别是在计算实际风速和保存文件的时候。首先，我需要回忆一下Dask和Pandas在处理进度条方面的不同机制。 用户提到了Dask的ProgressBar，我记得...

import xarray as xr import pandas as pd import cftime ds = xr.open_dataset('/Users/guodongjie/Documents/科研/data/Temp/2016-2023.nc')

看起来您正在使用xarray库打开一个名为'2016-2023.nc'的NetCDF文件。请继续，我会尽力帮助您解决任何问题。 请注意，要成功打开NetCDF文件，您需要确保已经安装了相关的依赖项，如netcdf4、h5py等。如果您尚未安装...
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实验三 网络信息扫描实验 一、实验目的 1、通过练习使用网络端口扫描器，可以了解目标主机开放的端口和服务程序，从而获取系统的有用信息，发现网络系统的安全漏洞。在实验中，我们将练习使用Superscan网络端口扫描工具。通过端口扫描实验，增强网络安全方面的防护意识。 2、通过使用综合扫描及安全评估工具，学习如何发现计算机系统的安全漏洞，并对漏洞进行简单分析，加深对各种网络和系统漏洞的理解。在实验中，我们将练习使用流光Fluxay5和SSS。 二、实验原理 1、网络端口扫描原理 一个开放的网络端口就是一条与计算机进行通信的信道，对网络端口的扫描可以得到目标计算机开放的服务程序、运行的系统版本信息，从而为下一步的入侵做好准备。对网络端口的扫描可以通过执行手工命令实现，但效率较低；也可以通过扫描工具实现，效率很高。扫描工具是对目标主机的安全性弱点进行扫描检测的软件。它一般具有数据分析功能，通过对端口的扫描分析，可以发现目标主机开放的端口和所提供的服务，以及相应服务软件版本和这些服务及软件的安全漏洞，从而能及时了解目标主机存在的安全隐患。 扫描工具根据作用的环境不同，可分为两种类型：网络漏洞扫描工具和主机漏洞扫描工具。主机漏洞扫描工具是指在本机运行的扫描工具，以期检测本地系统存在的安全漏洞。网络漏洞扫描工具是指通过网络检测远程目标网络和主机系统所存在漏洞的扫描工具。本实验主要针对网络漏洞扫描工具进行介绍。 1）端口的基础知识 为了了解扫描工具的工作原理，首先简单介绍一下端口的基本知识。 端口是TCP协议中所定义的，TCP协议通过套接字(socket)建立起两台计算机之间的网络连接。套接字采用[IP地址：端口号]的形式来定义，通过套接字中不同的端口号可以区别同一台计算机上开启的不同TCP和UDP连接进程。对于两台计算机间的任一个TCP连接，一台计算机的一个[IP地址：端口]套接字会和另一台计算机的一个[IP地址：端口]套接字相对应，彼此标识着源端、目的端上数据包传输的源进程和目标进程。这样网络上传输的数据包就可以由套接字中的IP地址和端口号找到需要传输的主机和连接进程了。由此可见，端口和服务进程一一对应，通过扫描开放的端口，就可以判断出计算机中正在运行的服务进程。 TCP/UDP的端口号在0～65535范围之内，其中1024以下的端口保留给常用的网络服务。例如：21端口为FTP服务，23端口为TELNET服务，25端口为SMTP服务，80端口为HTTP服务，110端口为POP3服务等。 2）扫描的原理 扫描的方式有多种，为了理解扫描原理，需要对TCP协议简要介绍一下。 一个TCP头的数据包格式如图4-16所示。它包括6个标志位，其中： SYN用来建立连接； ACK为确认标志位，例如，当SYN=1,ACK=0表示请求连接的数据包；当SYN=1,ACK=1表示接受连接的数据包。 FIN表示发送端已经没有数据可传了，希望释放连接。 RST位用于复位错误的连接，比如收到的一个数据分段不属于该主机的任何一个连接，则向远端计算机发送一个RST=1的复位数据包，拒绝连接请求。 根据上面介绍的知识，下面我们介绍基于TCP和UDP协议的几种端口扫描方式。 1） TCP全连接扫描 TCP全连接扫描方法是利用TCP的三次握手，与目标主机建立正常的TCP连接，以判断指定端口是否开放。这种方法的缺点是非常容易被记录或者被检测出来。 2）TCP SYN扫描 本地主机向目标主机发送SYN数据段,如果远端目标主机端口开放，则回应SYN=1,ACK=1,此时本地主机发送RST给目标主机，拒绝连接。如果远端目标主机端口未开放，则会回应RST给本地主机。由此可知，根据回应的数据段可判断目标主机的端口是否开放。由于TCP SYN扫描没有建立TCP正常连接，所以降低了被发现的可能，同时提高了扫描性能。 3）TCP FIN扫描 本地主机向目标主机发送FIN=1,如果远端目标主机端口开放，则丢弃此包，不回应；如果远端目标主机端口未开放，则返回一个RST包。FIN扫描通过发送FIN的反馈判断远端目标主机的端口是否开放。由于这种扫描方法没有涉及TCP的正常连接，所以使扫描更隐秘，也称为秘密扫描。这种方法通常适用于UNIX操作系统主机，但有的操作系统（如Windows NT）不管端口是否打开，都回复RST，这时这种方法就不适用了。 4）UDP ICMP扫描 这种方法利用了UDP协议，当向目标主机的一个未打开的UDP端口发送一个数据包时，会返回一个ICMP_PORT_UNREACHABLE错误，这样就会发现关闭的端口。 5）ICMP 扫描 这种扫描方法利用了ICMP协议的功能，如果向目标主机发送一个协议项存在错误的IP数据包，则根据反馈的ICMP错误报文，判断目标主机使用的服务。 6）间接扫描 入侵者间接利用第三方主机进行扫描，以隐藏真正入侵者的痕迹。第三方主机是通过其他入侵方法控制的主机，扫描的结果最终会从第三方主机发送给真正的入侵者。 端口扫描器是黑客常用的工具，目前的扫描工具有很多种，例如Nmap、Netcat、X-port、PortScanner、Netscan tools、Winscan、WUPS、Fscan、LANguard Network Scanner等。在下面的实验中我们以SuperScan为例详细介绍扫描器的使用。 扫描往往是入侵的前奏，所以如何有效的屏蔽计算机的端口，保护自身计算机的安全，成为计算机管理人员首要考虑的目标。为了防止对计算机网络端口的扫描，我们可以采用端口扫描监测工具来监测对端口的扫描，防止端口信息外露。常用的端口扫描监测工具包括ProtectX、PortSentry等。此外，安装防火墙也是防止端口扫描的有效方法。 2、综合扫描实验原理 综合扫描是一种自动检测系统和网络安全性弱点的程序。它是一种主要的网络安全防御技术，它与防火墙技术、入侵检测技术、加密和认证技术处于同等重要地位。其作用是在发生网络攻击事件前，系统管理员可利用综合扫描和安全评估工具检测系统和网络配置的缺陷和漏洞，及时发现可被黑客进行入侵的漏洞隐患和错误配置，给出漏洞的修补方案，使系统管理员可以根据方案及时进行漏洞的修补。当然，另一方面，综合扫描和安全评估工具也可被黑客利用，对万国目标主机进行弱口令扫描、系统漏洞扫描、主机服务扫描等多种方式的扫描，同时采用模拟攻击的手段检测目标主机在通信、服务、Web应用等多方面的安全漏洞，以期找到入侵途径。 综合扫描和安全评估技术的工作原理，首先是获得主机系统在网络服务、版本信息、Web应用等相关信息，然后采用模拟攻击的方法，对目标主机系统进行攻击性的安全漏洞扫描，如测试弱口令等，如果模拟攻击成功，则视为漏洞存在。此外，也可以根据系统实现定义的系统安全漏洞库，对系统可能存在的、已知的安全漏洞逐项进行扫描和检查，按照规则匹配的原则将扫描结果与安全漏洞库进行对比，如果满足匹配条件，则视为漏洞存在。最后，根据检测结果向系统管理员提供周密可靠的安全性分析报告，作为系统和网络安全整体水平的评估依据。 对于系统管理员来说，综合合扫描和安全评估工具是最好的帮手，合理的利用这些工具，可以在安全保卫战中做到“有的放失”，及时发现漏洞并通过下载相关程序的补丁或者更改安全配置来修补漏洞，构筑安全坚固的系统。目前常用的综合扫描和安全评估工具有很多，例如免费的流光、X-Scan、X-way及功能强大的商业软件：ISS Internet Scanner和ISS Security Scanner、Web Trends Security Analyzer、SSS（Shadow Security Scanner）、TigerSuite等。 三、实验环境 两台安装Windows 2000/XP的PC机，在其中一台上安装SuperScan、流光Fluxay5、SSS软件。将两台PC机通过HUB相连，组成一个局域网。 四、实验内容和步骤 任务一 使用SuperScan扫描 SuperScan具有端口扫描、主机名解析、Ping扫描的功能，工具的具体使用方法及界面见第八章课件。请试着实现以下功能： 1）主机名解析功能（截图） 在“锁定主机”栏中，可以输入IP地址或者需要转换的域名，点击“锁定”就可以获得转换后的结果；点击“本机”可以获得本地计算机的IP地址；点击“网络”可以获得本地计算机IP的详细设置。 2）Ping功能（截图） SuperScan软件的Ping功能提供了检测在线主机和判断网络状况的作用。通过在“IP”栏中输入起始和结束的IP地址，然后选中“扫描类型”栏中的“仅仅Ping计算机”即可点击“开始”启动Ping扫描了。在“IP”栏，“忽略 IP为 0”和“忽略 IP为 255”分别用于屏蔽所有以0和255结尾的IP地址，“前C段”和“后C段”可直接转换到前一个或者后一个C类IP网段。“1…254”则用于直接选择整个网段。“延时”栏中可根据需要选择不同的响应时间。

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单片机实验程序的知识点可以从单片机的概念、开发板的作用、实验的目的以及具体程序编写与调试方面进行详细阐述。 首先，单片机（Single-Chip Microcomputer），又称微控制器，是将中央处理单元（CPU）、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、输入输出接口等主要计算机功能部件集成在一片芯片上的微小型计算机。它具备独立处理特定任务的能力，广泛应用于嵌入式系统中。单片机由于其成本低廉、体积小、功耗低、控制简单等特点，被广泛应用于家用电器、办公自动化、汽车电子、工业控制等众多领域。 接着，开发板（Development Board）是为了方便开发者使用单片机而设计的一种实验平台，通常集成了单片机、电源管理模块、外围接口电路、调试接口、编程接口等。开发板的主要作用是提供一个简洁的硬件环境，让开发者可以更容易地进行实验、测试和程序开发。在使用开发板进行单片机实验时，可以通过编程器将用户编写的程序烧录到单片机中，然后进行实际操作和测试。 实验的目的通常是为了验证某些特定的功能或者算法。在实验中，开发者可以使用单片机开发板来实现对输入信号的检测、处理和输出控制。例如，可以编写程序使单片机控制LED灯的亮灭，或者读取按键输入并根据按键的不同进行不同的控制。实验程序可以是一个简单的循环处理，也可以是复杂的算法实现，如数据通信、中断处理、定时器使用等。 在编写单片机实验程序时，首先需要了解所使用的单片机的指令集和硬件资源。以常用的8051单片机为例，需要熟悉其寄存器配置、特殊功能寄存器（SFR）的使用以及I/O口操作等。编写程序时，通常会使用C语言或者汇编语言。C语言因其可读性好、编写效率高而更受欢迎。开发者可以使用Keil uVision、IAR Embedded Workbench等集成开发环境（IDE）来编写、编译和调试代码。 在程序调试阶段，可以通过开发板上的调试接口，如JTAG、ISP等，将编译好的程序下载到单片机中。调试过程通常包括设置断点、单步执行、查看寄存器和内存内容等操作。通过调试可以发现并修正程序中的逻辑错误或硬件交互问题。 另外，为了保证程序的可靠性和稳定性，实验程序设计时还应考虑异常处理、资源管理以及功耗优化等因素。编写高效的单片机程序不仅仅是让程序按预期运行，还要考虑到程序运行的效率、资源消耗以及对异常情况的应对。 总之，基于开发板的单片机实验程序开发涉及到硬件理解、软件编程、程序调试等多个环节。开发者需要将理论知识与实际操作相结合，通过不断的学习和实践，掌握单片机编程和应用开发的关键技能。这不仅需要对单片机的基础知识有深入的了解，还需要对开发板的功能和特性有充分的认识，从而能够设计出高效、稳定和实用的单片机应用系统。
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办公软件：下载使用指南与资源包

标题中提到的“offices办公软件”，指的是Office套件，这是一系列办公应用程序的集合，通常包括文字处理软件（如Microsoft Word）、电子表格软件（如Microsoft Excel）、演示文稿制作软件（如Microsoft PowerPoint），以及邮件管理软件等。该软件包旨在帮助用户提高工作效率，完成文档撰写、数据分析、演示制作等多种办公任务。 描述部分非常简单，提到“一个很好公办软件你一定很爱他快来下载吧加强团结”，表达了对软件的高度评价和期待用户下载使用，以促进工作中的团结协作。不过，这段描述中可能存在错别字或排版问题，正确的表达可能是“一款非常好的办公软件，你一定很爱它，快来下载吧，加强团结”。 标签部分为“dddd”，这显然不是一个有效的描述或分类标签，它可能是由于输入错误或者故意设置的占位符。 压缩包子文件的文件名称列表中包含了以下文件： - keygen.exe：这是一个序列号生成器的可执行文件，通常用于生成软件的注册码或激活码，使得用户能够在不支付授权费用的情况下使用某些付费软件。然而，这通常是违反软件许可协议的行为，也可能涉及到法律风险。 - 说明_Readme.html：这是一个HTML格式的说明文件，通常会包含该软件的安装指南、使用方法、版本信息、已知问题、版权声明和致谢等内容。阅读这个文件可以帮助用户正确安装和使用软件。 - OfficeSuite 4_50.sis：这是一个适用于Symbian操作系统的安装包文件，SIS是Symbian Install File的缩写。从文件名可以看出，这是一个名为“OfficeSuite”的软件的第50个版本，版本号为4.0。Symbian曾是智能手机操作系统之一，通常用于诺基亚等品牌的设备上，但随着智能手机市场的变化，现在已很少见，市场上主流的智能手机操作系统已转向Android和iOS。 - resource：这个名称很模糊，没有文件扩展名，因此无法确定具体是什么类型的资源。它可能是一个包含字体、图像或其他资源文件的文件夹，这些资源文件用于支持Office套件在不同设备或操作系统上的运行。 在使用这些文件时，特别是涉及到keygen.exe这类软件时，用户应谨慎行事。应避免使用未经授权的软件，不仅因为其可能违反法律，还可能对计算机系统造成安全风险。在下载和安装任何软件时，应确保来源的可靠性，并从官方渠道获取正版授权。此外，对于已经过时或不再受支持的软件，比如针对Symbian系统的OfficeSuite，用户可能需要寻找其他替代方案来满足当前的办公需求。
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