MetPy n点平滑数据处理——九点平滑为例

经常看到n点平滑，自己去def的话水平太差出来的效果还不如人MetPy自带的平滑...

先给个GPT4给的9点平滑方案

# 定义九点平滑函数
def smooth_9point(data, s=0.5):
    smoothed_data = np.empty_like(data)
    for i in range(1, data.shape[0] - 1):
        for j in range(1, data.shape[1] - 1):
            smoothed_data[i, j] = s * data[i, j] + (1 - s) / 8 * (
                data[i-1, j-1] + data[i-1, j] + data[i-1, j+1] +
                data[i, j-1] + data[i, j+1] +
                data[i+1, j-1] + data[i+1, j] + data[i+1, j+1])
    # 处理边界
    smoothed_data[0, :], smoothed_data[:, 0], smoothed_data[-1, :], smoothed_data[:, -1] = data[0, :], data[:, 0], data[-1, :], data[:, -1]
    return smoothed_data

平滑之后使用smooth_9point对变量进行计算

u_smoothed = smooth_9point(u)
v_smoothed = smooth_9point(v)

使用MetPy库进行九点平滑

官方文档：smooth_n_point — MetPy 1.6dev (unidata.github.io)

第一步导入库

from metpy.calc import smooth_n_point

然后直接对数据进行处理即可

u_smth = smooth_n_point(u, n=9, passes=1)
v_smth = smooth_n_point(v, n=9, passes=1)

同时可以选择平滑次数
将passes后的数值改为所需次数即可

MetPy官方给出的示例：