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这篇文章主要介绍“NCL与Python脚本举例分析”,在日常操作中,相信很多人在NCL与Python脚本举例分析问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”NCL与Python脚本举例分析”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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此外,还创建了另一个项目:geocat-viz[2],提供了不少用于画图的工具函数。
在提供了的很多Python绘图示例脚本中,目前尚存在不足的是NCL中curly vector
图的绘制。如下图所示:
左为Python绘制,右为NCL绘制. 左图为截图.
可见,matplotlib
所绘制的quiver
图,矢量箭头没有NCL
的流线型,但这个问题后面可能会通过matplotlib
上游贡献解决。
其余的图python基本都能够很容易的实现。更多示例,大家去官方网站看吧,这里就不多说了。
或通过如下命令创建示例脚本环境,直接上手:
conda create -c conda-forge -c ncar -n geocat-examples python=3 geocat-comp geocat-datafiles geocat-viz=2020.2.18.1 netcdf4 matplotlib cartopy jupyter
附:
官方提供的图片大小不一致,为了将Python
和NCL
的图片进行拼接,本文处理图片用到了ImageMagic
的两个命令:
•identify
:获取图片的尺寸信息•convert
:改变图片尺寸,并进行图片拼接
使用如下命令分别获取Python和NCL绘制的图的图片尺寸
identify xy_18_lg.png
xy_18_lg.png PNG 700x472 826x827+66+66 8-bit sRGB 163813B 0.000u 0:00.000
然后将大的图进行缩小,使用如下命令:
convert -resize 826x827+66+66 sphx_glr_NCL_xy_18_001.png pyxy.png
最后,将两个图片进行水平拼接:
convert +append pyxy.png xy_18_lg.png pyncl_xy.png
到此,关于“NCL与Python脚本举例分析”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!