在进行某些研究时，需要对电离层的日变化进行分析，以便直观清晰地看到电离层的变化，博主利用CDDIS的电离层格网数据，基于Python编写了电离层地图绘制函数

一天TEC效果图

以下是一天之内的电离层变化地图及源码

一天TEC源码

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2022/1/3 14:21
# @Author  : xymeng
# @FileName: 001.py 绘制TEC等值线专用程序
# @Software: PyCharmimport os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt'''
store the lat,lon,and,TEC value
'''
lat = []
lon = []
TEC0 = []
TEC = []
TEC2D = np.zeros(shape=(71,73))
picnum = 1
timenum = 1
folder = r'F:\i-File\2021''''
Search for each ionex file
'''for ifile in os.listdir(folder):'''num: Record the count of the regioncount: Record the count of the Map'''num = 1count = 1timenum = 0path = os.path.join(folder,ifile)print(path)with open(path) as ionex:icontent0 = ionex.readlines()for i in range(len(icontent0)):'''Turn list including other symbol into list only consisting of character'''icontent1 = icontent0[i].split(' ')for x in range(icontent1.count('')):icontent1.remove('')if len(icontent1) >= 5:if icontent1[-1] == 'LAT/LON1/LON2/DLON/H\n' and num <= 71 and count <= 13:Lon0 = -180.0Lat0 = 90deltla = 2.5deltlo = 5Lat0 = Lat0 - (deltla * num)lat.append(Lat0)num = num + 1'''Begin putting TEC value into TSC list'''ynum = 0for y in range(1,6):tecvalue1 = icontent0[i+y].split(' ')for z in range(tecvalue1.count('')):tecvalue1.remove('')for lo in range(len(tecvalue1)):if num == 2:lon.append(Lon0)TEC2D[num-2][ynum] = int(tecvalue1[lo])ynum = ynum + 1Lon0 = Lon0 + deltloif num >= 72:timenum = timenum + 1LON,LAT = np.meshgrid(lon,lat)plt.figure()plt.contourf(LON, LAT, TEC2D, 8, cmap='plasma')C = plt.contour(LON, LAT, TEC2D,  8, cmap='plasma')# 添加标记，标记处不显示轮廓线，颜色为黑色，保留两位小数plt.clabel(C, inline=True, colors='k', fmt='%1.2f')path = 'F:/contour-outcome'+'/'+str(picnum)+'/'if not os.path.exists(path):  # 如果不存在路径，则创建这个路径os.makedirs(path)print(path)plt.savefig(path+'/'+str(timenum)+'.jpg')plt.close()num = 1count = count + 1lon.clear()lat.clear()TEC = list(TEC)TEC.clear()TEC2D = np.zeros(shape=(71,73))picnum = picnum + 1lon.clear()lat.clear()TEC.clear()TEC2D = np.zeros(shape=(71,73))

绘制指定区域电离层地图效果图

绘制指定区域的源码

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2022/1/20 10:48
# @Author  : xymeng
# @FileName: 001-specify.py 用于获取指定区域TEC图的程序
# @Software: PyCharmimport os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
'''
绘图区域在指定经纬度5°的范围
'''
span = 5
Lat = input('请输入纬度：'.format())
Lon = input('请输入经度：'.format())
Latdown = int(Lat) - span
Londown = int(Lon) - span
Latup = int(Lat) + span
Lonup = int(Lon) + span
counLat = int(2 * (span/2.5))
counLon = int(2 * (span/5))
numlat = int((90-int(Lat))/2.5) + 2
print(counLat)
print(counLon)
print(numlat)
'''
store the lat,lon,and,TEC value
'''
lat = []
lon = []
TEC0 = []
TEC = []
TEC2D = np.zeros(shape=(counLat,counLon))
picnum = 1
timenum = 1
num1 = 0
folder = r'F:\i-File\2021'
'''
定义初始经纬度
'''
Lon0 = -180.0
Lat0 = 90
'''
Search for each ionex file
'''for ifile in os.listdir(folder):'''num: Record the count of the regioncount: Record the count of the Map'''num = 1count = 1timenum = 0path = os.path.join(folder,ifile)print(path)with open(path) as ionex:icontent0 = ionex.readlines()for i in range(len(icontent0)):'''Turn list including other symbol into list only consisting of character'''icontent1 = icontent0[i].split(' ')for x in range(icontent1.count('')):icontent1.remove('')if len(icontent1) >= 5:if icontent1[-1] == 'LAT/LON1/LON2/DLON/H\n' and num <= counLat and count <= 13:deltla = 2.5deltlo = 5num1 = num1 + 1lat0 = Lat0 - (deltla * num1)print(num1)print(lat0)if num1 <= numlat:if lat0 >= Latdown and  lat0 <= Latup:lat.append(lat0)num = num + 1'''Begin putting TEC value into TEC list'''ynum = 0for y in range(1,6):print('xxx')tecvalue1 = icontent0[i+y].split(' ')for z in range(tecvalue1.count('')):tecvalue1.remove('')for lo in range(len(tecvalue1)):if (Lon0 >= Londown) and (Lon0 <= Lonup):print(tecvalue1[lo])lon.append(Lon0)TEC2D[num-2][ynum] = int(tecvalue1[lo])ynum = ynum + 1Lon0 = Lon0 + deltloLon0 = -180elif (num1 > numlat) and num1 <= (71- numlat):passif num >= (counLat+1):if num1 <= numlat:timenum = timenum + 1lonfin = list(set(lon))lonfin.sort(key=lon.index)print(lonfin)print(lat)LON,LAT = np.meshgrid(lonfin,lat)plt.figure()plt.contourf(LON, LAT, TEC2D, 8, cmap='plasma')C = plt.contour(LON, LAT, TEC2D,  8, cmap='plasma')# 添加标记，标记处不显示轮廓线，颜色为黑色，保留两位小数plt.clabel(C, inline=True, colors='k', fmt='%1.2f')path = 'F:/contour-outcome-region'+'/'+str(picnum)+'/'if not os.path.exists(path):  # 如果不存在路径，则创建这个路径os.makedirs(path)plt.savefig(path+'/'+str(timenum)+'.jpg')plt.close()elif (num1 > numlat) and num1 <= 71:print('elif')passelse:print('else')num = 1num1 = 0count = count + 1lon.clear()lat.clear()TEC = list(TEC)TEC.clear()TEC2D = np.zeros(shape=(counLat,counLon))Lon0 = -180.0Lat0 = 90picnum = picnum + 1lon.clear()lat.clear()TEC.clear()TEC2D = np.zeros(shape=(counLat,counLon))Lon0 = -180.0Lat0 = 90

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