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Metpy 提供了一个函数来计算基于表面的 CAPE (metpy.calc.surface_based_cape_cin) 或基于起始压力的 CAPE (metpy.calc.cape_cin)。见：https ://unidata.github.io/MetPy/latest/api/generated/metpy.calc.html#module-metpy.calc

但是是否有一种简单的方法或已经存在的特定模块来计算混合层 CAPE（CAPE 是由上升的空气包裹产生的，其起始属性 - 压力，温度，露点温度 - 是表面上方 100 hPa 厚度的混合层的那些）？

在此先感谢您的帮助。

我是 python 新手，我的教授想让我在 MetPy 上为我的本科研究项目绘制图表。我对如何将这个程序安装到 python 中感到困惑。我以前没有使用过 pip，我尝试过使用命令提示符和 python shell，但没有任何效果。我以前从未使用过点子。

提前致谢！

我正在修改我们在 unidata metpy 培训课程中使用的 skew-t notebook。有没有办法在包含信息的 skew-t 上或旁边放置一个文本框。（CAPE = xx，LCL 是 XX，等等。）我知道我们做了子图，但我认为 skew-t 是一种特殊的图形，可能有不同的规则？

metpy.cross_section() 的输入是“必须附加投影信息”的 xarray 数据集或 DataArray。

要使用 MetPy 横截面，我需要编写自己的 xarray 数据集，因为我的带有元数据的 NWP 数据无法自动读入 xarray 数据集。但是，我不清楚 MetPy 需要哪些元数据才能理解我的投影。

我意识到是metpy.parse_cf() 为MetPy 提供了投影信息，但我在metpy.parse_cf() 上找不到任何信息，即哪些变量是必要的。目前，metpy.parse_cf() 对我来说是一个黑匣子。

我想打开一个自己生成的测深数据

我成功运行了metpy代码

现在我想打开我的文件

我希望程序接受该文件，但是我得到的是：

回溯（最近一次通话最后）：

文件“”，第 1 行，在

类型错误：“文件”对象没有属性“ getitem ”

我正在阅读一个用于计算 MetPy 中的 skewT 例程的 txt 文件，但是我的负数没有被读取。

根据教程我尝试读取一个txt文件，我稍微修改了原来的命令

第一行是红色没有问题，当有负数时我开始的问题，减号完全被忽略。

这些是我正在使用的文件

https://drive.google.com/open?id=1FOGDNk9fkUooTT2NJCQgpe_12l3sprSl https://drive.google.com/open?id=1aVKeokDOW01Ol8l0UubhTSjqjN6gTCCC

在使用 MetPy 创建 GOES16 图像时，我在匹配 CMI01 到 CMI06 上的颜色表/亮度时遇到问题。我尝试使用库存颜色表并使用随机 vmin/vmax 来尝试匹配。我也尝试过使用定制的颜色表，甚至尝试将 min_reflectance_factor && max_reflectance_factor 集成为 vmin/vmax 值。

也许我让这种方式比现在更困难？有什么我想念的吗？以下是有助于创建我拥有的当前图像输出的代码摘录：

grayscale = {"colors": [(0,0,0),(0,0,0),(255,255,255),(255,255,255)], "position": [0, 0.0909, 0.74242, 1]} CMI_C02 = {"name": "C02", "commonName": "Visible Red Band", "grayscale": True, "baseDir": "visRed", "colorMap": grayscale}

dat = data.metpy.parse_cf('CMI_'+singleChannel['name']) proj = dat.metpy.cartopy_crs

maxConcat = "max_reflectance_factor_"+singleChannel['name'] vmax = data[maxConcat]

sat = ax.pcolormesh(x, y, dat, cmap=make_cmap(singleChannel['colorMap']['colors'], position=singleChannel['colorMap']['position'], bit=True), transform=proj, vmin=0, vmax=vmax)

make_cmap是我发现的一种方便的花花公子方法，有助于创建自定义颜色表。此代码是多处理过程的一部分，singleChannel实际上也是如此CMI_C02。

作为参考，第一张图片来自杜佩奇学院，第二张是我的输出......

任何帮助/指导将不胜感激！

我正在尝试将 Lambert Conformal 数据集重新投影到 Plate Carree。我知道这可以很容易地使用 cartopy 在视觉上完成。但是，我正在尝试创建一个新数据集，而不仅仅是显示重新投影的图像。以下是我制定的方法，但我无法正确地对数据集进行子集化（Python 3.5，MacOSx）。

我的转换点 > 查找最近的值子集不起作用。它声称最近的点在数据集的范围之外。如前所述，我计划使用 nplinspace、npmeshgrid 和 scipy interpolate 从 t850_subset 创建一个新的方形 lat/lon 数据集。

有没有更简单的方法来调整和重新投影 xarray 数据集？

我使用这种 Metpy 插值方法 https://unidata.github.io/MetPy/latest/examples/gridding/Point_Interpolation.html#sphx-glr-examples-gridding-point-interpolation-py。我的问题是如何获得给定点的插值温度值，在这种情况下来自纽约的图像？所以，我得到了纬度和经度，我得到了那个时候的温度值。 在此处输入图像描述

毫巴是粒子物理学中碰撞的横截面单位。MetPy 迎合气象学家的需求，他们通常将“mb”解释为毫巴，一个压力单位。