【数据可视化应用】xarray 绘图可视化(二)-多维数组绘图(附代码)

一维数据绘图(Ⅰ) 

导入本期所需的包和数据

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xarray as xr

ds1 = xr.open_dataset("..\\air.2020.nc", drop_variables = ["time_bnds"]).sel(level = 850).rename({"air": "Tair"})
ds = ds1.sortby("lat", ascending= True)
r_equator = 6378.137e3
r_polor = 6356.752e3
dx = np.deg2rad(2.5) * r_equator * np.cos(ds.lat * np.pi / 180)
dy = np.deg2rad(2.5) * r_polor

ds["dTdx"] = ds.Tair.differentiate("lon") / dx
ds["dTdy"] = ds.Tair.differentiate("lat") / dy
ds.dTdx.attrs = {"long_name": "$∂T/∂x$", "units": "°C/m"}
ds.dTdy.attrs = {"long_name": "$∂T/∂y$", "units": "°C/m"}

基础线图绘制

xarray 通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。如前面所述,axes可以用变量进行标记,从而可以传递给底层matlibplot</

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