问题标签 [python-iris]

我搜索了高低，但找不到这个问题的另一个答案。

我正在尝试将气象局统一模型在南极半岛上空的输出可视化。目前，我有一个纵向横截面，潜在温度绘制为填充轮廓。我想在此之上绘制风矢量，使它们看起来更像：

我试图调整 matplotlib 示例中给出的纬度/经度坐标的示例（例如 quiver_demo），但没有运气（可能是因为我做错了明显的错误）。

我有风的 u、v 和 w 分量（尽管我不需要 v，因为我已经通过一条纬线截取了一部分）。

我目前正在使用一个名为 iris (v1.7) 的模块，它允许我处理我拥有的文件（例如，从旋转的极点投影转换并将纬度/经度转换为合理的坐标），所以请原谅不熟悉的行我的代码。

我的代码如下：

但是，当绘制向量时，它们显示为线：

我不确定这是因为它们过于聚集在一起（当我更改线宽和比例等线条属性时，向量变得非常疯狂）还是因为我的输入不正确。u 和 w 变量是分别包含西风和向上风分量的二维数组（经度/高度），因此应该包含这些方向上的运动幅度。

抱歉，我无法发布实际文件：它们采用特定的 Met Office .pp 格式（当然），但具有与 netCDF 相似的品质。我试图在代码注释中描述数据维度。

我遇到了合并多维数据集的问题。我有一个多维数据集列表，我想将其合并为一组较小的多维数据集。但是，当我尝试合并 iris 时，会出现以下错误消息：

我将 Iris 版本 1.13.0 与 python 2.7 一起使用。

我尝试删除 var_name 坐标，但在执行 cube.remove_coord('var_name') 时出现异常：

除了这个细节，我认为这两个立方体适合合并，并希望得到任何指导。

这刚刚出现，我有一个答案，但我想在这里分享它......

“是否可以基于 cell_methods 创建虹膜约束？”

我有一个加载生成许多立方体的数据文件。
我只想提取那些包含 ensemble spread 的内容，我可以从他们的 cell_methods 中识别出来，这些 cell_methods 设置为：
(CellMethod(method=u'standard_deviation', coord_names=(u'realization',), intervals=(), comments=()),)

有没有办法过滤负载，以便我只读取所需的“整体传播”数据？

我正在尝试将多维数据集中超过某个数字的所有值设置为零。

我尝试了以下点头方式：

但它是一个大立方体，会杀死记忆。我想知道是否有更好的方法来做到这一点？

谢谢大家的时间！

I need to generate a cube that has the horizontal grid of one cube and the vertical grid of another (to make a cube for pressure on rho levels from a temperature cube and a u wind cube). The documentation is lacking context and I can't find anything useful by googling. I image doing something like copying the temperature cube, fidding with the sigma and delta in the cube and then running factory.update on the cube, but I can't quite work out the syntax.

我开始在“Centos 7”-虚拟机上安装 MOPIDY。一切正常，我还安装了一个名为“Iris”的 Web 客户端。

我可以连接到 Spotify，但“Pusher”（我认为是“iris”！？）一次又一次地连接和断开连接。我不知道为什么，我的终端也出现了一些错误。我不知道在哪里寻找解决问题，也许你有任何提示伙计们？

Iris 用户指南提供了大量关于将坐标约束与逻辑 AND 组合的信息。是否也可以将它们与逻辑 OR 结合起来？

我想提取立方体的一部分，其中（coord1 == xAND coord2 == y）OR（coord1 == z）。

谢谢。

我有一个θ水平的温度立方体，我需要一个rho水平的温度立方体。cube.interpolate 能做到这一点，还是我需要别的东西？Iris 用户指南中的垂直重新网格化示例有一个从混合高度到固定等距高度采样点的示例，但没有目标网格具有空间变化高度的示例。我尝试了一种天真的方法，但它失败了。

但这失败了：

有没有一种简单的方法可以做到这一点，还是我必须为此编写自己的插值？

我正在运行以下代码来创建一个简单的折线图：

这适用于大多数文件，但有两个气候模型会出现约束不匹配错误：

同样，尝试运行观察到的数据时出现此错误（cru_ts4.00.1901.2015.tmp.dat.nc）

关于如何解决这个问题的任何想法？

我正在使用 Iris 和 Matplotlib 直观地比较两组数据（地图、折线图等）。两个数据集都包含时间、纬度、经度和温度数据。然而，这两个数据集有不同的时间序列（一个是从 1901 年到 2007 年，一个是从 1950 年到 2005 年）。如何限制数据集，以便我可以在时间上进行比较？时间数据采用以下格式：

谢谢！