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這篇文章主要介紹“NCL與Python腳本舉例分析”，在日常操作中，相信很多人在NCL與Python腳本舉例分析問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”NCL與Python腳本舉例分析”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
此外，還創建了另一個項目：geocat-viz[2]，提供了不少用于畫圖的工具函數。
在提供了的很多Python繪圖示例腳本中，目前尚存在不足的是NCL中curly vector圖的繪制。如下圖所示：
左為Python繪制，右為NCL繪制. 左圖為截圖.
可見，matplotlib所繪制的quiver圖，矢量箭頭沒有NCL的流線型，但這個問題后面可能會通過matplotlib上游貢獻解決。
其余的圖python基本都能夠很容易的實現。更多示例，大家去官方網站看吧，這里就不多說了。
或通過如下命令創建示例腳本環境，直接上手：
conda create -c conda-forge -c ncar -n geocat-examples python=3 geocat-comp geocat-datafiles geocat-viz=2020.2.18.1 netcdf4 matplotlib cartopy jupyter
附：
官方提供的圖片大小不一致，為了將Python和NCL的圖片進行拼接，本文處理圖片用到了ImageMagic的兩個命令：
?identify：獲取圖片的尺寸信息?convert：改變圖片尺寸，并進行圖片拼接
使用如下命令分別獲取Python和NCL繪制的圖的圖片尺寸
identify xy_18_lg.png
xy_18_lg.png PNG 700x472 826x827+66+66 8-bit sRGB 163813B 0.000u 0:00.000
然后將大的圖進行縮小，使用如下命令：
convert -resize 826x827+66+66 sphx_glr_NCL_xy_18_001.png pyxy.png
最后，將兩個圖片進行水平拼接：
convert +append pyxy.png xy_18_lg.png pyncl_xy.png
到此，關于“NCL與Python腳本舉例分析”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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