python 绘制grd文件 缺省值的处理

渣渣顼

各位前辈，我这几天在学习接触python，我在使用python绘制grd降水文件，也就是中国气象数据网的降水资料，但是里面存在-999的缺省值，我不知道怎么处理，才能和NCL或者grads一样达到效果，请前辈指教。

Eegle

因为插值后的降水会出现小于0的情况，实际上降水是不可能小于0 的。
因此可以把小于0的所有的格点都赋值为0，也包括缺省值-999

渣渣顼

但是前辈，要是这样的话，我画等值线的话，不会吧0这些值也给串起来了吧

Eegle

渣渣顼 发表于 2020-1-16 15:09
但是前辈，要是这样的话，我画等值线的话，不会吧0这些值也给串起来了吧

不会的啊 实在不行的话，你降水量的等值线可以从0.1开始画起啊。毕竟实际观测的降水量最小的也是0.1

渣渣顼

for i in range(256):
    for j in range(144):
        if rain[i,j]==-999:C:\Users\Administrator\Desktop\11.png
            rain[i,j]=0
前辈，你看是这样吗？
但是我画出来是这个奇怪的样子

渣渣顼

渣渣顼 发表于 2020-1-16 15:25
for i in range(256):
    for j in range(144):
        if rain==-999:

还是说我的代码其他地方有问题？我是第一次用python绘制气象图片，可能有点坑
这是我完整代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.cm import get_cmap
import cartopy.crs as crs
from cartopy.feature import NaturalEarthFeature
f=open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\SURF_CLI_CHN_PRE_DAY_GRID_0.25-20190811.grd','r')
a=np.fromfile(f,dtype=np.float32)
f.close()
b=a.reshape(2,256,144)
rain=b[0,:,:]
for i in range(256):
    for j in range(144):
        if rain[i,j]==-999:
            rain[i,j]=0

lon=72.125+0.25*np.arange(256)
lat=18.125+0.25*np.arange(144)
lat, lon = np.meshgrid(lat, lon)
fig = plt.figure(figsize=(12,6))
states = NaturalEarthFeature(category="cultural", scale="10m",
                                 facecolor="none",
                                 name="admin_1_states_provinces_shp")
ax = plt.axes(projection=crs.PlateCarree())
ax.add_feature(states, linewidth=.5, edgecolor="black")

ax.coastlines()
ax.gridlines(linestyle='--')
plt.contour(lon, lat, rain, 5, colors="black",transform=crs.PlateCarree())
plt.show()

好久不见

pre[pre == -999.0] = np.nan

Eegle

先插值 再把格点中的小于0的赋值给0.
olon,olat = np.meshgrid(olon,olat)    #坐标网格化！！！
func = Rbf(lon, lat, rain,function='cubic')    #插值函数用Rbf方法
rain = func(olon, olat)    #插值
rain_new[rain_new <0]=0.#判断，把格点值小于0的 都赋值给0

好久不见

应该是数据读取的时候出了问题或者是坐标设置错了，楼主试试把lat, lon = np.meshgrid(lat, lon) 改成 lon, lat = np.meshgrid(lon, lat)，还不对的话应该就是读取的时候没有按照正确维度读进来……

渣渣顼

好久不见 发表于 2020-1-16 16:40
应该是数据读取的时候出了问题或者是坐标设置错了，楼主试试把lat, lon = np.meshgrid(lat, lon) 改成 lon, ...

谢谢前辈，应该是我的数据弄反了，已经改正了