基于netCDF数据绘制日期-海拔-振幅等高线图报错求解

核心错误原因 #

• 数组结构不符合plt.contour的输入要求，具体有三个错误点：
  1. onemonth函数初始化时先给height_month、amplitude_month填充了31个0，后续循环又append了31天的结果，最终数组长度为62，和预期的31天结构完全不符，对应报错里的detected shape was (61,)提示
  2. oneday函数未在内部初始化height、amplitude列表，默认使用全局变量，每次调用会累积之前日期的数值，返回的长度远大于18，导致数组形状不均匀
  3. plt.contour要求输入的X（日期）、Y（海拔）、Z（振幅）三个参数必须是形状一致的二维数组，你当前的列表结构不符合要求

修复步骤 #

第一步：修复oneday函数，每次调用返回当日的18组数据 #

修改后代码：

def sine_func(x, a):
    return a * np.sin((np.pi / 180) * x)
def oneday(data):
    # 每次调用初始化空列表，避免累积之前的结果
    height = []
    amplitude = []
    for i in range(0,36,2):
        zonal = data.u.values[4][36-i][-68][0:359]
        longitude = data.lon[0:359]
        z = data.z.values[4][36-i][-68][292]
        popt, pcov = scipy.optimize.curve_fit(sine_func, longitude, zonal)
        height.append(z)
        amplitude.append(abs(popt[0]))
    return height, amplitude

第二步：修复onemonth函数，生成正确结构的月数据 #

修改后代码：

def onemonth(datalist):
    height_month = []
    amplitude_month = []
    for k in range(len(datalist)):
        dat = xr.open_dataset(datalist[k])
        height, amplitude = oneday(dat)
        height_month.append(height)
        amplitude_month.append(amplitude)
    # 转成形状为(31,18)的numpy数组，符合contour输入要求
    return np.array(height_month), np.array(amplitude_month)

第三步：生成匹配的日期数组并绘图 #

如果你的daysjan已经是形状为(31,18)的数组可以直接用，否则可以直接用numpy生成：

height_jan, amplitude_jan = onemonth(jan)
# 生成形状(31,18)的日期数组，每一行都是对应日的编号
daysjan = np.repeat(np.arange(1,32)[:, np.newaxis], 18, axis=1)
plt.contour(daysjan, height_jan, amplitude_jan)
plt.xlabel("日期（1月）")
plt.ylabel("海拔")
plt.colorbar(label="振幅")
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sj123