写下来主要是作为自己的笔记

数据读取

全球海温数据下载后是 .nc 格式的文件，它就是 Netcdf 文件。 NetCDF 全称为 Network Common Data Format，中文译法为“网络通用数据格式”。

Netcdf 文件开始的目的是用于存储气象科学中的数据，现在已经成为许多数据采集软件的生成文件的格式。

从数学上来说，Netcdf 存储的数据就是一个多自变量的单值函数。用公式来说就是f(x,y,z,…)=value 。

函数的自变量 x,y,z 等在 Netcdf 中叫做维(dimension) 或坐标轴(axix)。

函数值 value 在 Netcdf 中叫做变量(Variables)。

自变量和函数值在物理学上的一些性质，在 Netcdf 中就叫属性(Attributes)。

一个 Netcdf 文件的结构包括以下对象：

变量(Variables) ：变量对应着真实的物理数据。
维(dimension)：一个维对应着函数中的某个自变量，或者说函数图象中的一个坐标轴，在线性代数中就是一个N维向量的一个分量。
属性(Attribute) ：属性对变量值和维的具体物理含义的注释或者说解释。
所以需要使用特定的读取功能库 —— netCDF4，安装命令为：pip install netcdf4。

读取全球海温数据并查看其所有属性：

from netCDF4 import Dataset
nc_obj = Dataset('ERsst.mnmean.nc')
for i in nc_obj.variables:print(i)
# 查看 sst 变量的信息
print(nc_obj.variables['sst'])

输出如下，为文件的各类信息：

lat
lon
time_bnds
time
sst
<class 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
float32 sst(time, lat, lon)long_name: Monthly Means of Sea Surface Temperatureunits: degCvar_desc: Sea Surface Temperaturelevel_desc: Surfacestatistic: Meanmissing_value: -9.96921e+36dataset: NOAA Extended Reconstructed SST V5parent_stat: Individual Valuesactual_range: [-1.8     42.32636]valid_range: [-1.8 45. ]
unlimited dimensions: time
current shape = (1973, 89, 180)
filling on, default _FillValue of 9.969209968386869e+36 used

可以看出 sst 变量，在访问数据时需要传入三个参数，时间、纬度、经度。

查看 1958 年的全球海温数据：

from netCDF4 import Dataset
nc_obj = Dataset('ERsst.mnmean.nc')
temperature = nc_obj.variables['sst'][1958, :, :]
print(temperature)
print(temperature.shape)

输出结果：

[[-1.7999999523162842 -1.7999999523162842 -1.7999999523162842 ...-1.7999999523162842 -1.7999999523162842 -1.7999999523162842][-1.7999999523162842 -1.7999999523162842 -1.7999999523162842 ...-1.7999999523162842 -1.7999999523162842 -1.7999999523162842][-1.7999999523162842 -1.7999999523162842 -1.7999999523162842 ...-1.7999999523162842 -1.7999999523162842 -1.7999999523162842]...[-- -- -- ... -- -- --][-- -- -- ... -- -- --][-- -- -- ... -- -- --]]
(89, 180)

可以看出，该数据只记载了海洋的温度，而大陆的温度由 -- 表示。

绘制全球海温等高线

绘制热力图

绘制全球海温时，首先要在图像上绘制出，全球海温各地数值，所以需先绘制全球海温的热力图。

from netCDF4 import Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
nc_obj = Dataset('ERsst.mnmean.nc')
temperature = nc_obj.variables['sst'][1958, :, :]
lat, lon = temperature.shape
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(temperature, cmap='Spectral_r')
x = plt.colorbar()
x.set_label('Temperature')
plt.show()

可视化效果如下：

图一全球海温数据绘制热力图

参数分析：

plt.imshow() 其实就是将数组的值以图片的形式展示出来,数组的值对应着不同的颜色深浅,而数值的横纵坐标就是数组的索引,比如一个 1000X1000 的数组,图片里的点也就有 1000X1000 个,比如第一个行第一个点的坐标就是 (0,0),它的值会通过 colorbar (也就是 cmap 参数)反映出来,也就可以说 plt.imshow() 函数的功能就是把数值展示成热图。

而 cmap 参数是指绘制图像的颜色参考系，还有众多的颜色模板可以进行设置，如下图：

图二颜色模板

本次选用的就是 Spectral，相对而已比较符合温度的代表色彩，而 Spectral_r 后面的 _r 则表示颜色取反。

plt.colorbar() 就是创建一个子图，在绘制图像的旁边，用于显示数值与颜色的对应关系。

绘制等高线

绘制全球海温，可不只有热力图的绘制，还可以绘制等高线，来很直观的展示具有相同温度的海域，有较重要的研究意义。

from netCDF4 import Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
nc_obj = Dataset('ERsst.mnmean.nc')
temperature = nc_obj.variables['sst'][1958, :, :]
lat, lon = temperature.shape
X, Y = np.meshgrid(range(lon), range(lat))
plt.figure(figsize=(10, 5))
# 画出 8 个级别的线，并将颜色设置为黑色
contour = plt.contour(X, Y, temperature, 8, colors='k')
# 等高线上标明z（即高度）的值，字体大小是7，颜色分别是黑色
plt.clabel(contour, fontsize=7, colors='k')
plt.show()

可视化效果如下：

图三全球海温数据绘制等高线图

函数分析：生成坐标矩阵

语法：X,Y = numpy.meshgrid(x, y)。

参数	说明
x，y	网格点的横纵坐标列向量（非矩阵）
X，Y	坐标矩阵

X, Y = np.meshgrid(range(lon), range(lat)) 是用于生成网格点坐标矩阵的，具体将生成数组效果如下

lon = 180
lat = 89
X, Y = np.meshgrid(range(lon), range(lat))
print(X.shape, Y.shape)
print(X)
print(Y)
(89, 180) (89, 180)
[[  0   1   2 ... 177 178 179][  0   1   2 ... 177 178 179][  0   1   2 ... 177 178 179]...[  0   1   2 ... 177 178 179][  0   1   2 ... 177 178 179][  0   1   2 ... 177 178 179]]
[[ 0  0  0 ...  0  0  0][ 1  1  1 ...  1  1  1][ 2  2  2 ...  2  2  2]...[86 86 86 ... 86 86 86][87 87 87 ... 87 87 87][88 88 88 ... 88 88 88]]

输出中的 X 是将 [0, lon) 纵向复制 lat 份, Y 是将 [0, lat) 横向复制 lon 份，所以 X，Y 的矩阵形状都是一样的为 (89, 180)。将 X，Y 数据矩阵对应组合就会形成网格坐标，绘制等高线时需要网格进行线条的绘制。

绘制等高线语法：plt.contour([X, Y,] Z, [levels], **kwargs)。

参数说明：

参数	作用
X，Y	array-like，可选值 Z 的坐标。X 和 Y 必须都是 `2-D`，且形状与 Z 相同，或者它们必须都是 `1-d`，这样 `len（X）== M` 是 Z 中的列数，`len(Y)== N` 是 Z 中的行数。
Z	`array-like（N，M）`绘制等高线的高度值。
levels	`int` 或类似数组，可选确定等高线/区域的数量和位置。如果`int Ñ`，使用 Ñ 数据间隔; 即绘制 `n + 1` 个等高线。水平高度自动选择。如果是数组，则在指定的级别绘制等高线。值必须按递增顺序排列。

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，结合热力图以及等高线的绘制方法，绘制全球海温。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试。效果图如下：

图四绘制完成最终效果图

import matplotlib as mpl
# linux终端下没有GUI，进行设置
mpl.use('Agg')
from netCDF4 import Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npnc_obj = Dataset('step5/ERsst.mnmean.nc')########## Begin ##########
# 获取 1970 年的全球海温数据
temperature = nc_obj
temperature = temperature.variables['sst'][1970,:,:]
########## End ##########lat, lon = temperature.shape# 生成网格点坐标矩阵
X, Y = np.meshgrid(range(lon), range(lat))# 添加画布，画布尺寸宽为 10，长为 5
plt.figure(figsize=(10, 5))########## Begin ##########
# 传入海温数据绘制热力图，cmap 参数选择 coolwarm
plt.imshow(temperature, cmap='coolwarm')########## End ########### 绘制色彩子图
x = plt.colorbar()########## Begin ##########
# 设置子图标签，为 Temperature
x.set_label('Temperature')########## End #################### Begin ##########
# 画出 7 条线，并将颜色设置为红色
contour = plt.contour(X, Y, temperature,7, colors='r')########## End ########### 等高线上标明z（即高度）的值，字体大小是7，颜色分别是红色
plt.clabel(contour, fontsize=7, colors='r')# 保存图像
plt.savefig('step5/image1/test.png')

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