我有一個名為 dens 的 xarray 資料集，我想繪製它。
這是資料集：
<xarray.dataset>
dimensions: (time: 641, lat: 30, lon: 30)
coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 2013-07-01t12:00:00 ... 2013-08-02t12:00:00
* lon (lon) float64 32.73 32.83 32.94 33.05 ... 35.53 35.64 35.75 35.85
* lat (lat) float64 31.08 31.27 31.47 31.66 ... 36.06 36.25 36.44 36.63
data variables:
density (time, lat, lon) float64 2e+03 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0我正在使用命令
plt.contourf(dens.density.values[-1,:,:]);
繪製它並且它正在工作，但由於我希望海岸線也繪製在繪圖上，所以我也嘗試使用
m = basemap(llcrnrlon=data['lon'].min(), llcrnrlat=data['lat'].min(),
urcrnrlon=data['lon'].max(), urcrnrlat=data['lat'].max(), resolution='i', suppress_ticks=1)
m.drawcoastlines();
m.fillcontinents(color='gray',lake_color='gray');但是當我運行所有命令，然後運行 plt.show() 時，等高線圖消失，它向我顯示的只是海岸線。
如何解決此問題以獲得同一圖中的等高線圖 海岸線圖？
抱歉，如果這是一個愚蠢的問題，但我對 python 還很陌生
感謝您的幫助，
尤塔姆
編輯：我現在才意識到我正在嘗試組合兩個不同的“工具包”，並且有可能僅使用底圖工具包來完成所有這些操作，但只是嘗試寫
m.contourf(dens.density.values[-1,:,:]);
給我這個錯誤：
--------------------------------------------------------------------------- typeerror traceback (most recent call last) cell in[21], line 1 ----> 1 m.contourf(dens.density.values[-1,:,:]) typeerror: basemap.contourf() missing 2 required positional arguments: 'y' and 'data'
另一個編輯：我不斷發現更多的東西，在閱讀了 basemap 的文檔後，我意識到命令的語法應該是這樣的
m.contourf(dens.lon.values,dens.lat.values,dens.密度.values[-1,:,:]);
但現在我收到此錯誤：
IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed
我猜這是因為我的密度數組是二維的，但是要如何從中提取密度值？我在時間維度中使用 [-1]，因為我實際上只需要最後一個時間步驟
再次提前致謝， 約塔姆
最後編輯
這是最終的情節，我怎麼能讓周圍的土地變成灰色而不是紫色？另外，有沒有一種方法可以描述更大的地理區域，稍微大一點，而不弄亂資料？
這是我的實際數據的新數字
#使用底圖和xarray 進行繪圖已在此處進行了討論.
m = basemap(llcrnrlon=data['lon'].min(), llcrnrlat=data['lat'].min(),
urcrnrlon=data['lon'].max(), urcrnrlat=data['lat'].max(),
resolution='i', suppress_ticks=1)
m.drawcoastlines();
m.fillcontinents(color='gray',lake_color='gray')
dens.density[-1,:,:].plot.contourf()
plt.show()上面的程式碼應該可以工作。 我使用 cartopy 來處理海岸線和邊界等功能。以下是可供您嘗試使用資料集的工作程式碼片段。
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cf
ds = xr.open_dataset('filename.nc')
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
crs=ccrs.platecarree()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=crs)
gl = ax.gridlines(crs=crs, draw_labels=true,
linewidth=0.01, color='gray', alpha=0.5, linestyle='-.')
ax.add_feature(cf.coastline.with_scale("50m"), lw=0.5)
ax.add_feature(cf.borders.with_scale("50m"), lw=0.3)
ds.density[-1,:,:].plot.contourf()
plt.show()要將所有紫色（零）設為白色，您可以使用以下 cmap。
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
cm = LinearSegmentedColormap.from_list('', ['white', *plt.cm.Blues(np.arange(255))])
ds.density[-1,:,:].plot.contourf(cmap=cm)以上是如何使用 matplotlib.pyplot.contourf 繪製密度數組的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
