Python MetPy中多个垂直面涡度的计算

我试图计算多个（连续的）垂直水平的梅比涡度。当我尝试为单个级别计算它时，一切正常

这是代码；我使用了来自的横截面示例

然后进行了涡度计算

vort = mpcalc.vorticity(data['u_wind'], data['v_wind'], dx, dy)

回溯：

Traceback (most recent call last):
  File "E:\Временные файлы\cross_section (1).py", line 63, in <module>
    vort = mpcalc.vorticity(data['u_wind'], data['v_wind'], dx, dy)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\metpy\xarray.py", line 436, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\metpy\calc\kinematics.py", line 60, in wrapper
    ret = func(*args, **kwargs)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\metpy\calc\kinematics.py", line 121, in vorticity
    dudy = first_derivative(u, delta=dy, axis=-2)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\metpy\calc\tools.py", line 920, in wrapper
    return preprocess_xarray(func)(f, **kwargs)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\metpy\xarray.py", line 436, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\metpy\calc\tools.py", line 1014, in first_derivative
    combined_delta = delta[tuple(delta_slice0)] + delta[tuple(delta_slice1)]
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\pint\quantity.py", line 1400, in __getitem__
    value = self._magnitude[key]
IndexError: too many indices for array

我的结论是，输入可以有两个以上的维度，但三维输入（在我的例子中）会产生错误。可以做些什么来修复它们

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我对Python绝对是新手，所以我可能犯了一个愚蠢的错误。

不幸的是，如果您不知道要查找什么，那么出现的错误消息在这种情况下没有多大帮助

示例中的

vorticity

函数调用的问题在于输入变量的维度不匹配

data['u_wind']

和

data['v_wind']

是具有形状

（29、118、292）

的3D阵列，但是

dx

和

dy

，因为它们是从

lat lon\u grid\u Delta

计算的，分别是具有形状

（118、291）

和

（117、292）

的2D阵列。因此，我们需要获得适当广播的阵列…有许多不同的方法可以做到这一点，但我建议有两种选择：

选项1：手动广播

由于

dx

和

dy

缺少的“额外”维度是第一个维度（在垂直方向上），我们可以通过插入一个大小为1的前导维度将

dx

和

dy

制作成正确对齐的三维阵列：

dx, dy = mpcalc.lat_lon_grid_deltas(lon, lat, initstring=data_crs.proj4_init)
dx = dx[None, :]
dy = dy[None, :]

vort = mpcalc.vorticity(data['u_wind'], data['v_wind'], dx, dy)

选项2：使用辅助功能

MetPy还有一个助手函数，可以轻松地从xarray数据数组中提取网格增量。它还可以确保广播正常进行，因此您不必自己进行广播。在您的示例中使用它，它将是：

dx, dy = mpcalc.grid_deltas_from_dataarray(data['u_wind'])

vort = mpcalc.vorticity(data['u_wind'], data['v_wind'], dx, dy)

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你试过简单的二维案例切片阵列吗？@Alessandro，我用过MetPy的

loc

命令。不管怎样，@JonThielen answer完成了任务。

dx, dy = mpcalc.lat_lon_grid_deltas(lon, lat, initstring=data_crs.proj4_init)
dx = dx[None, :]
dy = dy[None, :]

vort = mpcalc.vorticity(data['u_wind'], data['v_wind'], dx, dy)

dx, dy = mpcalc.grid_deltas_from_dataarray(data['u_wind'])

vort = mpcalc.vorticity(data['u_wind'], data['v_wind'], dx, dy)