最近在进行python绘制散点图时，需要将一些数据根据大小进行颜色显示。需要引入colormaps模块，现将color maps进行汇总如下：python 中colormaps 主要有以下几种：顺序的：亮度变化，通常使用单个色调，逐渐增加色彩饱和度； 应该用于表示已排序的信息。发散：亮度的变化以及两种不同颜色的饱和度可能会在中间以不饱和颜色相遇； 当要绘制的信息具有临界中间值（例如地形）或数据偏离

使用python 实现截取、拼接、自定义colormap，实现colorbar的自定义需求，再也不用担心绘制不出理想的colorbar啦！！！

近日，在处理sst月均数据时，绘制出季节性的空间分布图时，发现：绘出的图像在0°出现一条白线，经过查询将问题已经解决。图像问题如下：其中，需要使用到cartopy.util模块下的add_cyclic_point函数。该函数**add_cyclic_point（data,coord）**包含两个关键参数。data表示需要参与循环的数据，我这里就是sst。coord表示需要参与循环的维度，因为是经度

ha表示水平的位置，va表示垂直的位置，设置完的结果如下下图所示：相比之下，看起来更舒服一点。这里需要注意的是，在设置标签时，需要提前将ticks设置好，再进行居中。理论上是可以直接读取绘图时设置的levels进行设置的，但是没有仔细研究方法。

python 可以通过xarray 包对.grib文件进行读取,以及数据处理。环境准备：1、安装anaconda2、安装xarray包：conda install -c conda-forge xarray3、安装解码库"eccodes"：conda install -c conda-forge eccodes4、安装cfgrib 库：conda install -c conda-forge cf

在nc数据处理时，以ERA5的小时数据为例，使用的时间为UTC，不同时区存在时间上的差异，如何将其转化为北京当地的时间呢?

使用python基于cartopy库绘制台风路径使用python 绘制西太平洋进入我国的台风路径，文件为.dat格式，内容如下所示：代码如下：import netCDF4 as nc4import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport datetimeimport osimport cartopy.crs as ccrspath='E:/

原本我的cartopy是可以正常导入的，出现上述问题是因为我安装了geopandas这个库，这个库里面的shapely和cartopy本身包含的库可能会存在版本上的不适配，因此导致上述导入失败的问题。总体来说，windows对于geopandas这个库还是不太友好，相比之下，在linux系统上安装就会避免上述问题的发生。安装指定版本的shapely，这里安装的是1.8.5版本，通过安装这个版本的s

最近，在处理SST以及OLR数据时，需要将两组不同的分辨率的数据插值统一分辨率。其中，SST的水平网格分辨率为1°×1°，OLR的水平网格分辨率为2.5°×2.5°。我需要将SST的数据插值为2.5°×2.5°分辨率。这里主要使用xarray进行处理。因为xarray中对scipy的插值函数已经进行了封装，所以只需要对DataArray，DataSet使用interp()函数就可以实现插值了，非常

#给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。#class Solution:def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:"""Do not return anything, modify nums in-place instead."""for i in range(len(nums) - 1