Ozeanographische Plotting in Python

Question

Ich zeichne Graphen. Und ich hätte gerne den Wertebereich auf den Farbbalken für die Graphen "U_velocity" und "U_shear_velocity" von -0,3 bis 0,3. Außerdem versuche ich, den Bereich von x ax in Stunden von 0 bis 12,5 für U- und V-Schergeschwindigkeitsdiagramme zu machen, aber nichts funktioniert und stattdessen habe ich Bedeutungen der Geschwindigkeit. Wie kann ich das tun, bitte hilf mir. Diese

from netCDF4 import * 
import matplotlib as mp 
import numpy as np 

#import matplotlib.pyplot as plt 
import pylab as plt 


#%% 

file = "/home/vlad/Desktop/task/Untitled Folder/result.nc" 


ncdata = Dataset(file, 'r') 

u = np.squeeze(ncdata.variables['u'][:]) 
v = np.squeeze(ncdata.variables['v'][:]) 
z = np.squeeze(ncdata.variables['z'][:]) 

time = ncdata.variables['time'][:]/3600 

ncdata.close() 

u_mean = np.mean(u[0:100,:],0) 
z_mean = np.mean(z[0:100,:],0) 
v_mean = np.mean(v[0:100,:],0) 

u_mean_10 = u[900:1000,:] 
v_mean_10 = v[900:1000,:] 
z_10 = np.mean(z[900:1000,:],0) 

time_10 = time[900:1000] - time[900] 


T = len(time_10) 
L = len(z_10) 

fig = plt.figure(6) 
plt.pcolormesh(time_10,z_10,u_mean_10.T) 
plt.xlim([0, time_10[-1]]) 
fig.suptitle('U_velocity', fontsize=25) 
plt.xlabel('time', fontsize=20) 
plt.ylabel('depth(m)', fontsize=20) 
plt.colorbar() 
plt.show() 

shear_u_mean_10 = np.zeros([T,L]) 

for t in range(T): 
    for i in range(L-1): 
     tmp=(u_mean_10[t, i+1]-u_mean_10[t, i])/(z_10[i+1]-z_10[i]) 
     tmp_depth = 0.5 * (z_10[i+1]+z_10[i]) 
     shear_u_mean_10[t,i] = tmp 

fig = plt.figure(10) 
plt.pcolormesh(time_10/3600,z_10, shear_u_mean_10.T) 
plt.xlim([0, time_10[-1]/3600]) 
plt.colorbar() 
#plt.ylim([-30, -25]) 
fig.suptitle('U_shear velocity', fontsize=25) 
plt.xlabel('time', fontsize=20) 
plt.ylabel('depth(m)', fontsize=20) 
plt.show() 


shear_v_mean_10 = np.zeros([T,L]) 

for t in range(T): 
    for i in range(L-1): 
     tmp=(v_mean_10[t, i+1]-v_mean_10[t, i])/(z_10[i+1]-z_10[i]) 
     tmp_depth = 0.5 * (z_10[i+1]+z_10[i]) 
     shear_v_mean_10[t,i] = tmp 

fig = plt.figure(11) 
plt.pcolormesh(time_10/3600,z_10, shear_v_mean_10.T) 
plt.xlim([0, time_10[-1]/3600]) 
plt.colorbar() 
#plt.ylim([-30, -25]) 
fig.suptitle('V_shear velocity', fontsize=25) 
plt.xlabel('time', fontsize=20) 
plt.ylabel('depth(m)', fontsize=20) 
plt.show() 



fig = plt.figure(7) 
plt.pcolormesh(time_10,z_10,v_mean_10.T) 
plt.xlim([0, time_10[-1]]) 
fig.suptitle('V_velocity', fontsize=25) 
plt.xlabel('time', fontsize=20) 
plt.ylabel('depth(m)', fontsize=20) 
plt.colorbar() 
plt.show() 

Answer 1

ist keine einfache Frage mit einer Wand von Code zu beantworten, wobei Bezug auf unbekannte Datei result.nc und mehrere unabhängige und ziemlich spezifische Probleme. Folgendes kann helfen:

Der Farbbalkenbereich kann durch Übergeben von vmin=-0.3 und vmax=0.3 an pcolormesh festgelegt werden.

Um den Zeitbereich zu begrenzen, können Sie Array-Slicing (z. B. time[time<12.5], u[time<12.5]) verwenden.

Für Ihre Daten sicher ist die Geschwindigkeit nur speed = np.sqrt(np.power(u,2) + np.power(v,2)

Bitte geben Sie ein Minimal, Complete, und prüfbare Beispiel, wenn Sie weitere Hilfe benötigen.