Discussion :

[piecess]

Bonjour,
Je tente de modéliser des données météorologiques d'un grib converti en netCDF. Pour ce faire, j'utilise les u-component et v-component.
Voici mon code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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from netCDF4 import *
import datetime as dt
import numpy as np
import numpy.ma as ma
from datetime import date, datetime, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
 
nc=Dataset('datasets/essai.nc')
 
time_var = nc.variables[str('forecast_time0')]
wave_var = nc.variables['DIST_GDS0_SFC']
lat = nc.variables['g0_lat_1'][:]
lon = nc.variables['g0_lon_2'][:]
uin = nc.variables['UOGRD_GDS0_DBSL'][:]
vin = nc.variables['VOGRD_GDS0_DBSL'][:]
plt.quiver(lon[::5], lat[::5], uin[::5], vin[::5], scale=200)

Et voici l'erreur :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Traceback (most recent call last):
  File "nctry.py", line 37, in <module>
    plt.quiver(lon[::5], lat[::5], uin[::5], vin[::5], scale=200)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2877, in quive
r
    ret = ax.quiver(*args, **kw)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes.py", line 6627, in quiver
    q = mquiver.Quiver(self, *args, **kw)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\quiver.py", line 394, in __init
__
    X, Y, U, V, C = _parse_args(*args)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\quiver.py", line 356, in _parse
_args
    nr, nc = U.shape
ValueError: too many values to unpack

En faisant des recherches sur internet, je suppose que l'erreur vient du contenu des variables uogrd et vogrd mais je ne sais pas comment les manipuler.
Merci d'avance pour votre aide

[__dardanos__]

Salut.
Il y a trop de valeurs. Essaie en tronquant le fichier.

[piecess]

Bonjour et merci pour ta réponse,
J'ai pris un fichier de 120kb à la place des 0.800mb utilisés lors de ma question, et l'erreur m'apparait toujours

[__dardanos__]

On ne peut pas savoir pourquoi il y a une erreur sur uin sans avoir le fichier nc.
A ta place, je contrôlerais les valeurs des 4 tableaux avec un print. Puis leur taille et profil (size and shape).

[piecess]

Bonjour,
Après avoir fait un shape sur chaque variable, j'ai obtenu ça :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C:\Python27>python nctry.py
(321,) //lat
(720,) //lon
(4, 321, 720) //uin
(4, 321, 720) //vin

J'ai donc voulu effectuer un "slice" sur les 1eres valeurs de chaque variable mais cela ne m'affiche qu'une flèche, voici le code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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nc=Dataset('datasets/essai.nc')
 
lat = nc.variables['g0_lat_1']
lat = np.array(lat)
lat = lat.shape
lat = lat[:1]
lon = nc.variables['g0_lon_2']
lon = np.array(lon)
lon = lon.shape
lon = lon[:1]
uin = nc.variables['UOGRD_GDS0_DBSL']
uin = np.array(uin)
uin = uin.shape
uin = uin[:1]
vin = nc.variables['VOGRD_GDS0_DBSL']
vin = np.array(vin)
vin = vin.shape
vin = vin[:1]
 
lons, lats = np.meshgrid(lon,lat)
 
plt.quiver(lons, lats, uin, vin)
plt.show()

Et ça ne me renvoie qu'une seule flèche. Je ne sélectionne qu'un élément en faisant ça?

[__dardanos__]

Bonjour.

C:\Python27>python nctry.py
(321,) //lat
(720,) //lon
(4, 321, 720) //uin
(4, 321, 720) //vin

Pourquoi les tableaux uin et vin sont-ils de rang 3 ? A quoi correrspond la première dimension ?

Je peux te donner un exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
from numpy.random import random_sample
import matplotlib.pyplot as plt
 
nb_lat, nb_lon = 5, 9
X = np.arange(nb_lon)
Y = np.arange(nb_lat)
U = np.cos(2*np.pi*random_sample(nb_lat*nb_lon)).reshape(nb_lat,-1)
V = np.sin(2*np.pi*random_sample(nb_lat*nb_lon)).reshape(nb_lat,-1)
 
print( X.shape, Y.shape, U.shape, V.shape)
 
plt.quiver( X, Y, U, V)
plt.show()

Les profils :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

(9,) (5,) (5, 9) (5, 9)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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lat = nc.variables['g0_lat_1']
lat = np.array(lat)
lat = lat.shape
lat = lat[:1]
...
lons, lats = np.meshgrid(lon,lat)

lat vaut le nombre d'éléments sur la première dimension. Les données lues ont été perdues.
Comme c'est un scalaire, il n'y a qu'un seul point dans la grille calculée par meshgrid.