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我试图在使用时识别被屏蔽像素的索引 面具海洋因此,即使我不关心海洋像素,我也只能调用目前正在遍及全局的代码中的陆地像素。我正在尝试不同的方法来这样做,并注意到我的情节看起来很奇怪。最终,我意识到有些东西在我的经/纬度指数中混淆了,即使我实际上并没有接触到它们!这是代码:
import numpy as np
import netCDF4
from datetime import datetime, timedelta
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
import matplotlib.dates as mpldates
import heat_transfer_coeffs
from dew_interface import get_dew
from matplotlib.dates import date2num, num2date
import numpy as np
import netCDF4
import heat_transfer_coeffs as htc
from jug.task import TaskGenerator
import matplotlib.cm as cm
import mpl_toolkits
from mpl_toolkits import basemap
from mpl_toolkits.basemap import Basemap, maskoceans
np.seterr(all='raise')
# set global vars
ifile = netCDF4.Dataset('/Users/myfile.nc', 'r')
times = ifile.variables['time'][:].astype(np.float64) # hours since beginning of dataset
lats_1d = ifile.variables['latitude'][:] # 90..-90
lons_1d = ifile.variables['longitude'][:] # 0..360
lons_1d[lons_1d>180]-=360 #putting longitude into -180..180
lons, lats = np.meshgrid(lons_1d, lats_1d)
ntimes, nlats, nlons = ifile.variables['tm'].shape
ifile.close()
map1 = basemap.Basemap(resolution='c', projection='mill',llcrnrlat=-36 , urcrnrlat=10, llcrnrlon=5 , urcrnrlon=52)
#Mask the oceans
new_lon = maskoceans(lons,lats,lons,resolution='c', grid = 10)
new_lat = maskoceans(lons,lats,lats,resolution='c', grid = 10)
fig = plt.figure
pc = map1.pcolormesh(lons, lats, new_lat, vmin=0, vmax=34, cmap=cm.RdYlBu, latlon=True)
plt.show()
for iii in range(new_lon.shape[1]):
index = np.where(new_lon.mask[:,iii] == False)
index2 = np.where(new_lon.mask[:,iii] == True)
new_lon[index[0],iii] = 34
new_lon[index2[0],iii] = 0
fig = plt.figure
pc = map1.pcolormesh(lons, lats, new_lat, vmin=0, vmax=34, cmap=cm.RdYlBu, latlon=True)
plt.show()
我得到的第一个数字显示了预期的非洲 map ,海洋被遮盖,陆地值对应于纬度(直到颜色条饱和度为 34,但该值仅作为示例)
但是,第二个图本应绘制与第一个图完全相同的东西,结果却一团糟,即使第一个图和第二个图之间的循环没有触及绘制它所涉及的任何参数:
如果我注释掉图 1 和图 2 之间的循环,图 2 看起来就像图 1 一样。知道这里发生了什么吗?
最佳答案
简短的回答,您的循环正在间接修改变量 lons
和 lats
。
说明:函数 maskoceans
从输入数组创建一个屏蔽数组。屏蔽数组和输入数组共享相同的数据,因此 lons
和 new_lon
共享相同的数据,lats
和 相同>新纬度
。这意味着当您在循环中修改 new_lon
时,您也在修改 lons
。那是你问题的根源。唯一的区别是 new_lon
和 new_lat
与用于选择有效数据点的掩码相关联。
解决方案:在调用 maskoceans
之前复制初始数组。你可以这样做:
import copy
lons1 = copy.copy(lons)
lats1 = copy.copy(lats)
然后使用lons1
和lats1
调用maskoceans
。
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