CSDN-Ada助手 2023-05-29 20:07 采纳率: 1.5%
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不知道怎么写了,想知道答案_(标签-HTML|关键词-时间序列)

该问题来自社区帖: https://bbs.csdn.net/topics/615599804.为符合问答规范, 该问题经过ChatGPT优化

如何使用日平均温度数据(t2m_daily_2000_2009.nc)计算每个格点上日平均气温大于20℃的逐年发生次数,并展示以下两种图表结果:
(1)区域内每个格点上该事件年平均发生次数的空间分布图;
(2)整个区域该事件逐年发生次数的时间序列图。

需要保留HTML中的图片链接。

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  • 鱼弦 全栈领域优质创作者 2023-05-29 20:10
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    这是一道基于地理信息数据处理的问题,需要使用 Python 和相关库来进行处理。下面是一个简要的处理流程:

    安装必要的库,如 xarray、numpy、pandas 和 matplotlib。

    使用 xarray 库读取 netCDF 格式的气象数据(t2m_daily_2000_2009.nc),并将数据转化为 numpy 数组格式。

    计算每个格点上日平均气温大于 20℃ 的逐年发生次数,可以使用 numpy 数组的条件筛选和计数方法。

    对计算结果进行空间分布可视化,可以使用 matplotlib 库绘制热力图或等值线图来展示区域内每个格点上该事件年平均发生次数的空间分布。

    对计算结果进行时间序列可视化,可以使用 pandas 库对计算结果进行时间序列处理,然后使用 matplotlib 库绘制折线图或条形图来展示整个区域该事件逐年发生次数的时间序列。

    以下是简要代码示例:

    python

    import xarray as xr
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 读取 netCDF 文件并转换为 numpy 数组格式
    data = xr.open_dataset('t2m_daily_2000_2009.nc')
    t2m = data['t2m'].values
    
    # 计算每个格点上日平均气温大于 20℃ 的逐年发生次数
    above_20 = np.sum(t2m > 20, axis=0)
    years = np.arange(2000, 2010)
    
    # 绘制空间分布图
    plt.imshow(np.mean(above_20, axis=0))
    plt.colorbar()
    plt.show()
    
    # 对逐年发生次数进行时间序列处理并绘制时间序列图
    counts = pd.DataFrame({'counts': above_20.ravel(), 'year': np.repeat(years, above_20.shape[1] * above_20.shape[2])})
    mean_counts = counts.groupby('year').mean()
    plt.plot(mean_counts.index, mean_counts['counts'])
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Mean count')
    plt.show()
    
    

    这段代码会生成两个图表,一个是逐年平均发生次数的空间分布图,另一个是整个区域该事件逐年发生次数的时间序列图。你可以根据需要对代码进行修改和优化。

    最后,如果需要将图表保存为 HTML 格式并保留图片链接,可以使用 Python 中的 plotly 库和 dash 库来实现,具体方法可以参考相关文档和教程。

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