前言

这里使用的数据为1°×1°的NOAA卫星月平均sst数据，这是下载的网址https://psl.noaa.gov/data/gridded/tables/sst.html，进去可以选择自己想要的数据。

提示：这里用到的库需要提前安装，具体流程可自行百度。

绘制sst分布图

思路：先提取nc文件中存储的经纬度以及sst数据，由于数据密度较低，对其进行插值。另外，由于项目对岸线的精度要求较高，下载了全球的海岸线数据进行叠加，可视要求自行选择，如对精度要求不高，Basemap库中有自带的海岸线数据。存储图片后，对陆地部分进行透明化处理，以便贴合项目。

代码如下：

import netCDF4 as nc
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
import numpy as np
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from scipy import interpolate
import warnings
from PIL import Imagedef readnc(openfilepath = 'D:\\sst.mon.mean.nc',month=None):# 忽略警告warnings.filterwarnings("ignore")# 显示全部数据np.set_printoptions(threshold=np.inf)# 读取nc文件f = nc.Dataset(openfilepath)# print(dataset.variables.keys()) # 打印变量的属性值# 读取数据lat = f.variables['lat'][:]lon = f.variables['lon'][:]time = f.variables['time']sst = f.variables['sst'][month]# 关闭nc文件f.close()return lon, lat, sstdef Interpolation(lon, lat, sst, times=1):sst[sst>50] = 20# sst=np.squeeze(sst)func = interpolate.interp2d(lon,lat,sst,kind='linear')lon_new = np.linspace(min(lon),max(lon),360*times)lat_new = np.linspace(min(lat),max(lat),180*times)sst_new = func(lon_new,lat_new)#xnew, ynew是一维的，输出znew是二维的return lon_new, lat_new, sst_newdef drawing(lon_new, lat_new, sst_new, savefilepath='D:\\中国近海sst分布图\\未处理\\sst.png'):# 定位到具体经纬度map = Basemap(llcrnrlon = 114.5, llcrnrlat = 20.5, urcrnrlon = 130.5, urcrnrlat = 34.5)lon, lat = np.meshgrid(lon_new, lat_new)plt.figure(figsize=(9, 7.88)) # 设置画布大小ax = plt.gca()plt.style.use('classic')# # 绘制经纬线# map.drawparallels(np.arange(-90., 91., 5.), labels=[1,0,0,0], fontsize=10)  # 纬线# map.drawmeridians(np.arange(-180., 181., 5.), labels=[0,0,0,1], fontsize=10)  # 经线# m.drawmapboundary(fill_color = 'aqua')# map.fillcontinents(color = 'white', lake_color = 'white')# map.drawcoastlines()map.readshapefile('C:\\Users\\陌离\\Desktop\\全球海岸线shape\\GSHHS_h_L1', name='country', color='w')# D:\\ArcGIS10.3\\海岸线数据\\全球海岸线\\海岸线# C:\\Users\\陌离\\Desktop\\全球海岸线shape\\GSHHS_h_L1for shp in map.country:poly = Polygon(xy=shp, facecolor='w') # 填充ax.add_patch(poly)# 添加Colorbar# cmap = plt.get_cmap('rainbow')colormesh = map.pcolormesh(lon, lat, sst_new)# cb = map.colorbar(colormesh, location='bottom', label="contour lines", pad="10%")# 去掉图片边框ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['left'].set_visible(False)ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['bottom'].set_visible(False)plt.subplots_adjust(left=0, bottom=0, right=1, top=1, hspace = 0, wspace = 0) # 让图片铺满画布# 添加标题、单位# cb.set_label("℃")# plt.title('Sea Surface Temperature')plt.savefig(savefilepath)# plt.show()def setalpha(openfilepath = 'D:\\中国近海sst分布图\\未处理\\sst.png', savefilepath = 'D:\\中国近海sst分布图中国近海sst分布图\\透明化\\sst_alpha.png'):# 将图片中的白色改为透明色img = Image.open(openfilepath)  # 读取照片img = img.convert('RGBA')    # 转换格式，确保像素包含alpha通道width, height = img.size     # 长度和宽度for i in range(0,width):     # 遍历所有长度的点for j in range(0,height):       # 遍历所有宽度的点data = img.getpixel((i,j))  # 获取一个像素if (data.count(255) == 4):  # RGBA都是255，改成透明色img.putpixel((i,j),(255,255,255,0))img.save(savefilepath)  # 保存图片if __name__ == '__main__':for i in range(10):lon, lat, sst = readnc(month=i+1548)lon_new, lat_new, sst_new = Interpolation(lon, lat, sst, times=20)drawing(lon_new, lat_new, sst_new, savefilepath='D:\\中国近海sst分布图\\未处理\\2020.'+str(i+1)+'.png')setalpha(openfilepath='D:\\中国近海sst分布图\\未处理\\2020.'+str(i+1)+'.png', savefilepath='D:\\中国近海sst分布图\\透明化\\2020.'+str(i+1)+'.png')print('已完成{}月sst的绘制'.format(i+1))

以上是最终做出来的效果图，经纬度度格网、colorbar、坐标轴根据要求隐去了，可根据需要添加。

这是第一次写博客，还有很多东西不会哈哈，以后会慢慢更新的，记录下自己学习的经历。

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