Python气象信息可视化方法汇总

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from metpy.units import units
import metpy.calc as mpcalc
 
# 假设这是从某个气象数据源获取的数据
temperature = np.array([22, 24, 26, 28, 27]) * units.degC
dewpoint = np.array([20, 22, 24, 26, 24]) * units.degC
pressure = np.array([1000, 950, 900, 800, 700]) * units.hPa
 
# 计算相对湿度
rh = mpcalc.relative_humidity_from_specific_humidity(mpcalc.specific_humidity(temperature, dewpoint))
 
# 计算气压高度
geopotential_height = mpcalc.geopotential_height(pressure)
 
# 绘制相对湿度与气压高度的图形
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
ax.plot(geopotential_height, rh, 'b')
ax.set_xlabel('Geopotential Height [m]')
ax.set_ylabel('Relative Humidity [%]')
ax.set_title('Relative Humidity Profile')
ax.grid(True)
 
# 显示图形
plt.show()

这段代码首先导入了必要的库，并假设有气象数据。然后使用metpy库中的函数计算了相对湿度和气压高度，并绘制了相对湿度随气压高度变化的图形。最后，显示了这个图形。这个例子展示了如何从一组气象数据中生成和可视化有用的气象参数，是学习气象数据处理和可视化的一个很好的起点。