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用Cartopy实现日期等高线的cmap

cartopy matplotlib python

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vicemagui · 技术社区 · 6 年前

我有一系列的tif海冰数据(见其中3个) here )我想在海冰浓度为50%的情况下绘制等高线(见附图)。

在这里

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0 回复 | 直到 6 年前

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Denis Sergeev 6 年前

首先,需要从数据集中提取时间数组。为了这个例子,让我们假设它们是 datetime .

# necessary imports
from datetime import datetime
import matplotlib.colors as mcol
import matplotlib.cm as mcm
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# some random dates
dts = [
    datetime(1991, 5, 6, 0, 0, 0),
    datetime(2000, 1, 1, 0, 0, 0),
    datetime(2015, 1, 15, 12, 34, 56),
    datetime(2020, 12, 3, 4, 5, 6),
]

num_dt = [mdates.date2num(dt) for dt in dts]

如果数据集的日期是“纯”数字,则可以跳过此步骤,将其分配给 num_dt :

num_dt = ds.time.values  # or something like that

那么你应该创建一个 Normalize 具有您选择的颜色映射的对象:

cmap = plt.get_cmap("viridis")
cnorm = mcol.Normalize(num_dt[0], num_dt[-1])

ScalarMappable 使用上面的颜色映射和归一化:

sm = mcm.ScalarMappable(norm=cnorm, cmap=cmap)

最后,当您在数据的时间片上循环时,请使用给定的时间戳来定义颜色:

for time_stamp in my_times:
    num_time = mdates.date2num(time_stamp)  # or use the numeric value straight away, if time_stamp is a number
    color = sm.to_rgba(num_time)
    contour(data_slice, color=[color])