这篇文章主要为大家展示了“如何读取netcdf数据并在matplotlib Basemap上绘图”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“如何读取netcdf数据并在matplotlib Basemap上绘图”这篇文章吧。

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netcdf是一种数据格式；

matplotlib是python中的一个画图插件；

使用python做地图效果的，是工作中的需要，气象数据一般都存在netcdf中，也没有深入学习python语言，只是按照要求达到了个实现效果。

下边的代码是详细列举了如何从netcdf中读取数据，在绘制在basemap地图上的效果；

python的开发环境和下载代码中的各种轮子，请百度搜索去部署，我也不熟，下边的代码是基于python2.7进行开发的，netcdf的样例数据从网上也能下载到； 

  #设置编码格式，引用所需要的各种类库

#coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.ndimage
from mpl_toolkits.basemap import Basemap, cm
import netCDF4 as nc
import matplotlib.colors as colors
#netcdf文件的路径设置，使用反向斜杠，和windows常用不一样
filename="E:/git/grib2json/20171011/20171011-3KM_WEST.nc"
#打开nc文件，从中按照变量获取数据，详细学习nc数据中的格式
data=nc.Dataset(filename)
lat= data.variables['XLAT'][:].squeeze()
lon= data.variables['XLONG'][:].squeeze()
pm25=data.variables['pm25'][:].squeeze()
cutpm= pm25[20, 4, :, :]
#初始化一个basemap的对象，设置坐标系为经纬度，后边是范围
m = Basemap(epsg=4326,resolution='i',llcrnrlat=23,urcrnrlat=37,llcrnrlon=97,urcrnrlon=112)
fig1 = plt.figure()
x, y = m(lon, lat)
# 初始化设置颜色级别，根据不同的值渲染不同颜色
levels = [0, 35, 75, 115, 150, 250, 350, 500]
myRBB = np.array([[153, 219, 231], [26, 161, 206], [0, 123, 217], [103, 255, 136], [10, 227, 50], [50, 244, 62],[228, 243, 62],[226, 151, 62]])
cmap = colors.ListedColormap(myRBB / 255.0)
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries=levels, ncolors=len(levels))
#根据以上的x\y\值数组，在地图上进行画图
CS2 = m.contourf(x, y, cutpm,cmap=cmap,alpha=0.75)
#画海岸线和国家边界
m.drawcoastlines(linewidth=0.5)
m.drawcounties(linewidth=0.3)
plt.title('pm25', size=20)
#加载个base自带的地图图片
m.etopo()
#显示绘画窗口
plt.show()

注：使用时，请去掉所有注释，容易报错

以下是效果图：

以上是“如何读取netcdf数据并在matplotlib Basemap上绘图”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

当前题目：如何读取netcdf数据并在matplotlibBasemap上绘图
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