这篇文章主要介绍“NCL与Python脚本举例分析”，在日常操作中，相信很多人在NCL与Python脚本举例分析问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”NCL与Python脚本举例分析”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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此外，还创建了另一个项目：geocat-viz[2]，提供了不少用于画图的工具函数。
在提供了的很多Python绘图示例脚本中，目前尚存在不足的是NCL中curly vector图的绘制。如下图所示：
左为Python绘制，右为NCL绘制. 左图为截图.
可见，matplotlib所绘制的quiver图，矢量箭头没有NCL的流线型，但这个问题后面可能会通过matplotlib上游贡献解决。
其余的图python基本都能够很容易的实现。更多示例，大家去官方网站看吧，这里就不多说了。
或通过如下命令创建示例脚本环境，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
左为Python，右为NCL绘制
附：
官方提供的图片大小不一致，为了将Python和NCL的图片进行拼接，本文处理图片用到了ImageMagic的两个命令：
•identify：获取图片的尺寸信息•convert：改变图片尺寸，并进行图片拼接
使用如下命令分别获取Python和NCL绘制的图的图片尺寸
xy_18_lg.png PNG 700x472 826x827+66+66 8-bit sRGB 163813B 0.000u 0:00.000
然后将大的图进行缩小，使用如下命令：
convert -resize 826x827+66+66 sphx_glr_NCL_xy_18_001.png pyxy.png
最后，将两个图片进行水平拼接：
convert +append pyxy.png xy_18_lg.png pyncl_xy.png
到此，关于“NCL与Python脚本举例分析”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
网页题目：NCL与Python脚本举例分析
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