python - 平均数据集同时保持其变量？

Question

我目前正在尝试将一些数据绘制到 cartopy 中，但遇到了一些问题。

我有一个数据表，其形状分别为 (180, 180, 360) 时间、纬度和经度。

我想获得该数据的年平均值。我一直在使用代码

def global_mean_3D(var, weights):
    # make sure masking is correct, otherwise we get nans
    var = np.ma.masked_invalid(var)
    # resulting variable should have dimensions of depth and time (x)
    ave = np.zeros([var.shape[0], var.shape[1]])
    # loop over time
    for t in np.arange(var.shape[0]):
    # loop over each depth slice
        for d in np.arange(var.shape[1]):
            ave[t,d] = np.ma.average(var[t,d,:], weights = weights)
    return ave

然后我用它来绘制

ax=plt.axes(projection=ccrs.Robinson())

ax.coastlines()

ax.contourf(x,y, ann_total_5tg)

但是随着时间的推移，这段代码给了我一个一维形状，我无法使用 pcolor 网格将其绘制到 cartopy 中。

我留下了错误

TypeError: Input z must be a 2D array.

是否有可能获得年度平均值，同时保留数据表中的变量？

Answer 1

我怀疑你必须reshape你的 numpy 数组将其与 contour method 一起使用。 使用您的变量名称可以这样完成:

ann_total_5tg = ann_total_5tg.reshape((180, 180))