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基于Python的Grib數(shù)據(jù)可視化

利用Python語言實現(xiàn)Grib數(shù)據(jù)可視化主要依靠三個庫——pygrib、numpy和matplotlib。pygrib是歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的GRIG API C庫的Python接口，通過這個庫可以將Grib數(shù)據(jù)讀取出來；numpy是Python的一種開源的數(shù)值計算擴展，這種工具可用來存儲和處理大型矩陣；matplotlib是python著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地進行制圖；在數(shù)據(jù)可視化過程中，我們常需要將數(shù)據(jù)在地圖上畫出來，所以還需要matplotlib的一個子包basemap，負責地圖繪制。

一、庫的安裝

(一)matplotlib安裝

  • matplotlib依賴
    • nose
    • numpy
    • pyparsing
    • python-dateutil
    • cycler
    • pkg-config
    • freetype
    • libpng
  • 安裝過程

這里我都是通過源碼包安裝的，大家也可以再終端里通過pip install 命令來安裝

1、安裝nose

解壓縮后，進入命令提示符 運行

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3 setup.py install 
    2.

2、安裝numpy

解壓縮后，進入命令提示符 運行

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3 setup.py install 
    2.

3、安裝pyparsing

解壓縮后，進入命令提示符 運行

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3 setup.py install 
    2.

4、安裝python-dateutil

解壓縮后，進入命令提示符 運行

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3 setup.py install 
    2.

5、安裝cycler

解壓縮后，進入命令提示符 運行

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3 setup.py install 
    2.

6、安裝pkg-config

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ./configure --with-intermal-glib 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. make && date 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. sudo make install && date  
    6.

7、安裝freetype

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ./configure 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. make && date 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. sudo make install && date  
    6.

8、安裝libpng

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ./configure 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. make && date 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. sudo make install && date  
    6.

9、安裝matplotlib-1.5.0

解壓縮后，進入命令提示符 運行

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3 setup.py install 
    2.

(二)basemap安裝

  • basemap依賴
    • geos
    • pyproj
  • 安裝過程

1、安裝GEOS

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ./configure 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. make && date 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. sudo make install && date  
    6.

2、安裝pyproj

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3 setup.py install 
    2.

3、安裝basemap

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3 setup.py install 
    2.

(三)pygrib安裝

  • pygrib依賴
    • Jasper
    • GRIB API
    • numpy
    • pyproj
  • 安裝過程

由于之前已經安裝了numpy和pyproj，這里只需安裝Jasper和GRIB API即可安裝pygrib

1、安裝Jasper

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ./configure 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. make && date 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. sudo make install && date  
    6.

2、安裝GRIB API

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. ./configure --with-jasper='/usr/local/' 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. make && date 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. sudo make install && date  
    6.

3、安裝pygrib

安裝pygrib之前首先要根據(jù)自己的實際情況修改文件目錄下的setup.cfg文件，最主要的就是修改grib_api_dir和jasper_dir，這兩個是剛剛安裝的Jasper和GRIB API的路徑，如果這兩個地址不正確安裝會報錯

修改好就可以正常安裝了

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. python3 setup.py install 
    2.

二、grib數(shù)據(jù)讀取

雖然我做的東西和氣象沾邊，但是我本身并不是氣象專業(yè)出身，所有這些東西都是我慢慢研究琢磨出來的，所以有些方面可能講的比較外行，有不對的地方歡迎大家留言指正。

(一)導入pygrib模塊

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> import pygrib 
    2.

(二)打開Grib文件

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> grbs = pygrib.open('/Users/Kallan/Documents/data/echhae50.082') 
    2.

(三)提取文件信息

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> grbs.seek(0) 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. >>> for grb in grbs: 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. grb 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. 1:Geopotential Height:gpm (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 500:fcst time 24 :from 201507081200  
    8.

信息解讀

1 :數(shù)據(jù)列表的行號，有的文件可能包括多個數(shù)據(jù)

Geopotential Height:數(shù)據(jù)的名稱

gpm (instant):數(shù)據(jù)的單位

regular_ll:常規(guī)數(shù)據(jù)，其實這個字段我也不清楚

isobaricInhPa:這個字段表示的是數(shù)據(jù)屬性，此處表示是以hPa為單位的等壓面

level 500:這個字段表示的是高度層

fcst time 24 :預報時效

from 201507081200 :起報時間

綜合上面的信息可以得出，這個文件是從2015年7月8日12時開始的24小時后500hPa等壓面高度場數(shù)據(jù)

(四)導出文件數(shù)據(jù)

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> grb = grbs.select(name='Geopotential Height')[0] 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. >>> data = grb.values 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. >>> print(data.shape,data.min(),data.max()) 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. (37, 37) 5368.6796875 5941.0390625 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9. >>> lat,lon=grb.latlons() 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. >>> print(lat,'\n',lon) 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13. [[ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0. ] 
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15. [ 2.5 2.5 2.5 ..., 2.5 2.5 2.5] 
    16.   
  
  
  
  16.  
    17.   
  
  
  
  17. [ 5. 5. 5. ..., 5. 5. 5. ] 
    18.   
  
  
  
  18.  
    19.   
  
  
  
  19. ..., 
    20.   
  
  
  
  20.  
    21.   
  
  
  
  21. [ 85. 85. 85. ..., 85. 85. 85. ] 
    22.   
  
  
  
  22.  
    23.   
  
  
  
  23. [ 87.5 87.5 87.5 ..., 87.5 87.5 87.5] 
    24.   
  
  
  
  24.  
    25.   
  
  
  
  25. [ 90. 90. 90. ..., 90. 90. 90. ]] 
    26.   
  
  
  
  26.  
    27.   
  
  
  
  27. [[-90. -87.5 -85. ..., -5. -2.5 0. ] 
    28.   
  
  
  
  28.  
    29.   
  
  
  
  29. [-90. -87.5 -85. ..., -5. -2.5 0. ] 
    30.   
  
  
  
  30.  
    31.   
  
  
  
  31. [-90. -87.5 -85. ..., -5. -2.5 0. ] 
    32.   
  
  
  
  32.  
    33.   
  
  
  
  33. ..., 
    34.   
  
  
  
  34.  
    35.   
  
  
  
  35. [-90. -87.5 -85. ..., -5. -2.5 0. ] 
    36.   
  
  
  
  36.  
    37.   
  
  
  
  37. [-90. -87.5 -85. ..., -5. -2.5 0. ] 
    38.   
  
  
  
  38.  
    39.   
  
  
  
  39. [-90. -87.5 -85. ..., -5. -2.5 0. ]]  
    40.

三、grib數(shù)據(jù)可視化

(一)導入需要的模塊

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> import matplotlib.pyplot as plt 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. >>> from mpl_toolkits.basemap import Basemap 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. >>> import numpy as np  
    6.

(二)創(chuàng)建一個figure

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> plt.figure() 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3.   
    4.

(三)創(chuàng)建一個basemap實例

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> m=Basemap(projection='mill',lat_ts=10,llcrnrlon=lon.min(), \ 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3. urcrnrlon=lon.max(),llcrnrlat=lat.min(),urcrnrlat=lat.max(), \ 
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. resolution='c') 
    6.   
  
  
  
  6.  
    7.   
  
  
  
  7. >>> m.drawcoastlines(linewidth=0.25) 
    8.   
  
  
  
  8.  
    9.   
  
  
  
  9.  
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. >>> m.drawcountries(linewidth=0.25) 
    12.   
  
  
  
  12.  
    13.   
  
  
  
  13.  
    14.   
  
  
  
  14.  
    15.   
  
  
  
  15. >>> m.fillcontinents(color='coral',lake_color='aqua') 
    16.   
  
  
  
  16.  
    17.   
  
  
  
  17. >>> m.drawmapboundary(fill_color='aqua') 
    18.   
  
  
  
  18.  
    19.   
  
  
  
  19.  
    20.   
  
  
  
  20.  
    21.   
  
  
  
  21. >>> m.drawmeridians(np.arange(0,360,30)) 
    22.   
  
  
  
  22.  
    23.   
  
  
  
  23. >>> m.drawparallels(np.arange(-90,90,30))  
    24.

(四)將lat，lon的數(shù)據(jù)格式轉換成投影需要的格式存入x，y

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> x, y = m(lon,lat) 
    2.

(五)繪制等值線

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> cs = m.contour(x,y,data,15,linewidths=1.5) 
    2.

(六)命名并顯示圖像

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>> plt.title('Geopotential Height Contour from Grib') 
    2.   
  
  
  
  2.  
    3.   
  
  
  
  3.  
    4.   
  
  
  
  4.  
    5.   
  
  
  
  5. >>> plt.show()  
    6.

(七)圖像展示


網(wǎng)頁題目：基于Python的Grib數(shù)據(jù)可視化
文章鏈接：http://www.dlmjj.cn/article/djeciod.html