Metpy绘制斜剖面遇到的问题求助：如何对数组使用cross_section

LemonTree007

数据是逐月的，需要先做季节平均和年际滤波之后再做斜剖面处理。
但是官网例子读取的数据不需要做这些，直接读取然后获得变量和维度属性，后续做剖面处理：https://unidata.github.io/MetPy/ ... es-cross-section-py
data = xr.open_dataset(get_test_data('narr_example.nc', False))data = data.metpy.parse_cf().squeeze()
start = (37.0, -105.0)
end = (35.5, -65.0)
cross = cross_section(data, start, end).set_coords(('lat', 'lon'))
可是我的问题是需要先把数据处理一下，得到的是数组，然后对数组做剖面处理，以U风为例：

ds = xr.open_dataset('uvw2.nc')
ds = ds.metpy.parse_cf().squeeze()

U_data = ds.variables['u'][:,:,:,:]#读取U风
U_data = U_data(选取分析区域，时间上做夏季平均，再做年际滤波)#此处省去
#设置斜剖面起始值：（纬度，经度）
aa = (50, 140)
bb = (35, 130)

#对U_data做两点间剖面
cross = cross_section(U_data, aa, bb).set_coords(('latitude', 'longitude'))
ValueError: Data missing required coordinate information. Verify that your data have been parsed by MetPy with proper x and y dimension coordinates and added crs coordinate of the correct projection for each variable.

出错：数据缺少所需的坐标信息。验证您的数据已由MetPy使用正确的x和y尺寸坐标进行分析，并为每个变量添加正确投影的crs坐标。
我想到的解决办法是要把预先赋予数组坐标信息，但数组不能使用ds.metpy.parse_cf().squeeze()来获取坐标信息啊，有遇到相同问题的园友吗？求指教，谢谢！

灰色节能君

metpy支持的好像是dataarray格式的。你滤波后估计是得把dataarray转成numpy的array格式的。丢失了经纬和高度信息。最简单的方法是你把你得到的ds这个变量复制一份，把里面的u的原始数值values换成滤波后的数值。

931404656

在attribute加入坐标信息

LemonTree007

931404656 发表于 2021-2-25 19:21
在attribute加入坐标信息

请问可以提供一下代码吗？这方面我小白一枚，不知如何下手。百度也没查到

LemonTree007

灰色节能君 发表于 2021-2-25 19:49
metpy支持的好像是dataarray格式的。你滤波后估计是得把dataarray转成numpy的array格式的。丢失了经纬和高 ...

有没有具体替换value的代码哇，抱歉，理解了你的意思，有些茫然

931404656

我是参考样例的attribute写到自己nc里面，你可以试试

灰色节能君

LemonTree007 发表于 2021-2-25 21:44
有没有具体替换value的代码哇，抱歉，理解了你的意思，有些茫然

ds.variables['u'].values=newdata   这样就可以啊

LemonTree007

灰色节能君 发表于 2021-2-26 09:23
ds.variables['u'].values=newdata   这样就可以啊

谢谢，但是newdata时间维逐年的，原始数据是逐月的。。。

LemonTree007

931404656 发表于 2021-2-26 08:38
我是参考样例的attribute写到自己nc里面，你可以试试

好的，谢谢

灰色节能君

那你更改一下time维的时间戳不就行了

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