PythonベースのGribデータの可視化

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作者:kallan
Python言語によるGribデータの可視化は、pygrib、numpy、matplotlibの3つのライブラリに依存します.pygribはヨーロッパ中期天気予報センター(ECMWF)のGRIG API CライブラリのPythonインタフェースであり、このライブラリを通じてGribデータを読み取ることができる.numpyはPythonのオープンソースの数値計算拡張であり、このツールは大型マトリクスを格納し、処理するために使用することができる.matplotlibはpythonの有名なグラフィックライブラリで、matlabに似たコマンドAPIのセットを提供し、インタラクティブに製図するのに適しています.データの可視化の過程で、私たちはよくデータを地図に描く必要があるので、matplotlibのサブパッケージbasemapが必要で、地図の描画を担当します.
一、ライブラリのインストール
(一)matplotlibインストール
  • matplotlib依存
  • nose
  • numpy
  • pyparsing
  • python-dateutil
  • cycler
  • pkg-config
  • freetype
  • libpng

  • インストールプロセス
    • ここで私はすべてソースパッケージを通じてインストールしたので、みんなも端末の中でpip installコマンドを通じてインストールすることができます
    1、noseのインストール
    解凍後、コマンドプロンプトで実行
    1 python3 setup.py install

    2、numpyのインストール
    解凍後、コマンドプロンプトで実行
    1 python3 setup.py install

    3、pyparsingのインストール
    解凍後、コマンドプロンプトで実行
    1 python3 setup.py install

    4、python-dateutilのインストール
    解凍後、コマンドプロンプトで実行
    1 python3 setup.py install

    5、cyclerのインストール
    解凍後、コマンドプロンプトで実行
    1 python3 setup.py install

    6、pkg-configを取り付ける
    1 ./configure --with-intermal-glib
2 make && date
3 sudo make install && date

    7、freetypeを取り付ける
    1  ./configure
2  make && date
3  sudo make install && date

    8、libpngのインストール
    1  ./configure
2  make && date
3  sudo make install && date

    9、matplotlib-1.5.0をインストールする
    解凍後、コマンドプロンプトで実行
    1 python3 setup.py install

    (二)basemapインストール
  • basemap依存
  • geos
  • pyproj

  • インストールプロセス
    • 1、GEOSをインストールする
    1  ./configure
2  make && date
3  sudo make install && date

    2、pyprojのインストール
    1 python3 setup.py install

    3、basemapのインストール
    1 python3 setup.py install

    (三)pygribインストール
  • pygrib依存
  • Jasper
  • GRIB API
  • numpy
  • pyproj

  • インストールプロセス
    • numpyとpyprojは既にインストールされているため、ここではJasperとGRIB APIをインストールするだけでpygribをインストールできます.
    1、Jasperを取り付ける
    1 ./configure
2 make && date
3 sudo make install && date

    2.GRIB APIのインストール
    1 ./configure --with-jasper='/usr/local/'
2 make && date
3 sudo make install && date

    3、pygribのインストール
    pygribをインストールする前に、まず自分の実情に基づいてファイルディレクトリのsetupを変更します.cfgファイル、最も主要なのはgrib_を修正することですapi_dirとjasper_dir、この2つはインストールしたばかりのJasperとGRIB APIのパスで、この2つのアドレスが正しくインストールされていないとエラーが発生します.
    修正すれば正常にインストールできます
    1 python3 setup.py install

    二、gribデータ読み出し
    私が作ったものは気象と縁があるが、私自身は気象専門出身ではなく、これらのものはすべて私がゆっくり研究して考えたものなので、一部の面では素人かもしれないが、間違っているところは皆さんの伝言を歓迎します.
    (一)pygribモジュールのインポート
    1 >>> import pygrib

    (二)Gribファイルを開く
    1 >>> grbs = pygrib.open('/Users/Kallan/Documents/data/echhae50.082')

    (三)ファイル情報の抽出
    1 >>> grbs.seek(0)
2 >>> for grb in grbs:
3 grb
4 1:Geopotential Height:gpm (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 500:fcst time 24 :from 201507081200

    情報解読
    1:複数のデータを含むファイルの行番号
    Geopotential Height:データの名前
    gpm(instant):データの単位
    regular_ll:通常のデータですが、実はこのフィールドもよくわかりません.
    isobaricInhPa:このフィールドはデータ属性を表し、ここではhPa単位の等圧面を表す
    レベル500:このフィールドは高さレイヤを表しています
    fcst time 24:予報時効
    from 201507081200:報告開始時間
    以上の情報を総合すると,この文書は2015年7月8日12時からの24時間後500 hPa等圧面高さ場データである
    (四)ファイルデータのエクスポート
     1 >>> grb = grbs.select(name='Geopotential Height')[0]
 2 >>> data = grb.values
 3 >>> print(data.shape,data.min(),data.max())
 4 (37, 37) 5368.6796875 5941.0390625
 5 >>> lat,lon=grb.latlons()
 6 >>> print(lat,'
    ',lon)
 7 [[  0.    0.    0.  ...,   0.    0.    0. ]
 8 [  2.5   2.5   2.5 ...,   2.5   2.5   2.5]
 9 [  5.    5.    5.  ...,   5.    5.    5. ]
10 ...,
11 [ 85.   85.   85.  ...,  85.   85.   85. ]
12 [ 87.5  87.5  87.5 ...,  87.5  87.5  87.5]
13 [ 90.   90.   90.  ...,  90.   90.   90. ]]
14 [[-90.  -87.5 -85.  ...,  -5.   -2.5   0. ]
15 [-90.  -87.5 -85.  ...,  -5.   -2.5   0. ]
16 [-90.  -87.5 -85.  ...,  -5.   -2.5   0. ]
17 ...,
18 [-90.  -87.5 -85.  ...,  -5.   -2.5   0. ]
19 [-90.  -87.5 -85.  ...,  -5.   -2.5   0. ]
20 [-90.  -87.5 -85.  ...,  -5.   -2.5   0. ]]

    三、gribデータの可視化
    (一)必要なモジュールのインポート
    1 >>> import matplotlib.pyplot as plt
2 >>> from mpl_toolkits.basemap import Basemap
3 >>> import numpy as np

    (二)figureを作成する
    1 >>> plt.figure()
2

    (3)basemapインスタンスの作成
     1 >>> m=Basemap(projection='mill',lat_ts=10,llcrnrlon=lon.min(), \
 2  urcrnrlon=lon.max(),llcrnrlat=lat.min(),urcrnrlat=lat.max(), \
 3  resolution='c')
 4 >>> m.drawcoastlines(linewidth=0.25)
 5 
 6 >>> m.drawcountries(linewidth=0.25)
 7 
 8 >>> m.fillcontinents(color='coral',lake_color='aqua')
 9 >>> m.drawmapboundary(fill_color='aqua')
10 
11 >>> m.drawmeridians(np.arange(0,360,30))
12 >>> m.drawparallels(np.arange(-90,90,30))

    (四)lat,lonのデータフォーマットを投影に必要なフォーマットに変換してx,yに格納する
    1 >>> x, y = m(lon,lat)

    (五)等値線を描く
    1 >>> cs = m.contour(x,y,data,15,linewidths=1.5)

    (六)画像の名前と表示
    1 >>> plt.title('Geopotential Height Contour from Grib')
2 
3 >>> plt.show()

    (七)画像展示
    End.
    転載は36ビッグデータ(36 dsj.com):36ビッグデータ»PythonベースGribデータ可視化
    pythonの符号化
    今さらだけど覚えておいた方が良いUnix, Shellコマンド