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 1 import numpy as np
import xarray as xr
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeat
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
import matplotlib.pyplot as plt ds = xr.open_dataset('2039071310.003.nc')
t = ds['value']
lons = ds.lon.data
lats = ds.lat.data
temp = xr.DataArray(t.data.T, coords=[lats,lons], dims=['latitude','longitude']) # 创建画图空间
proj = ccrs.PlateCarree() #创建投影
fig = plt.figure(figsize=(16,9)) #创建页面
ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) #子图
# 设置地图属性:加载国界、海岸线、河流、湖泊
ax.add_feature(cfeat.BORDERS.with_scale('50m'), linewidth=0.8, zorder=1)
ax.add_feature(cfeat.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidth=0.6, zorder=1)
ax.add_feature(cfeat.RIVERS.with_scale('50m'), zorder=1)
ax.add_feature(cfeat.LAKES.with_scale('50m'), zorder=1)
# 设置网格点属性
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True,
linewidth=1.2, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')
gl.xlabels_top = False #关闭顶端标签
gl.ylabels_right = False #关闭右侧标签
gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER #x轴设为经度格式
gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER #y轴设为纬度格式
# 设置colorbar
cbar_kwargs = {
'orientation': 'horizontal',
'label': 'Potential',
'shrink': 0.8,
}
# 画图
levels = np.arange(0,1,0.1)
temp.plot.contourf(ax=ax, levels=levels, cmap='Spectral_r',
cbar_kwargs=cbar_kwargs, transform=ccrs.PlateCarree())
plt.savefig('test.jpg')

示例效果(强对流概率预报结果):

 

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