我正在嘗試使用網格分析中的 u 分量和 v 分量風在 Matplotlib 中生成流圖，并且不確定如何將這些陣列編譯到 Streamplot 函式中。這些資料是二維的，采用 GeoTIFF 格式，并使用 xarray/rioxarray 讀取到 Python 中，如下所示：
import rioxarray as rxr
import numpy as np
ugrd = '/path/to/file/rtma2p5_ucomp.tif'
vgrd = '/path/to/file/rtma2p5_vcomp.tif'
ucomp = rxr.open_rasterio(ugrd)
ux, uy = np.meshgrid(ucomp['x'], ucomp['y'])
vcomp = rxr.open_rasterio(vgrd)
vx, vy = np.meshgrid(vcomp['x'], vcomp['y'])
X, Y = ucomp['x'], ucomp['y']
# Uncertainty on U,V
stream = plt.streamplot(X,Y,U,V)
從 Streamplot 檔案中，我可以利用 rioxarray 將一維網格陣列作為函式的 X 和 Y 引數傳遞。但是，我不確定如何處理 U 和 V 組件，因為在執行 numpy meshgrid 后兩者都是二維網格化為 x 和 y 組件。
我可以采取哪些額外步驟將每個二維風分量傳遞到函式中？
uj5u.com熱心網友回復：
最簡單的方法肯定是使用xarray.Dataset.plot.streamplot：
ds = xr.Dataset({'u': ucomp, 'v': 'vcomp'})
ds.plot.streamplot(x="x", y="y", u="u", v="v")
如果你想用 matplotlib 代替，你就快到了！正如您所提到的，引數確實需要是一維陣列。np.meshgrid已經生成 x 和 y 2D 坐標標簽（您已將它們分配給ux, uy并且vx, vy- 我假設它們是相同的）。因此，對于每個(x, y)索引點ucomp和vcomp，都有一組相應的坐標(ux[i, j], uy[i, j])。這允許您重塑所有四個陣列以獲得所需的輸入：
plt.streamplot(
ux.ravel(),
uy.ravel(),
ucomp.values.ravel(),
vcomp.values.ravel(),
)
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