nakametpy.util module
- nakametpy.util.anom_levels(levs)[source]
Return minus ans plus levels.
levs: list`or`np.ndarray
anom levels: np.ndarray
>>> levs = [0.5, 1., 2.] >>> print(anom_levels(levs)) [-2. -1. -0.5 0.5 1. 2. ]
- nakametpy.util.check_tar_content(file)[source]
tar ファイルの中身のファイル名を表示する関数
Print the content name of the tar file.
- file: str
file path ファイルのPATH
- nakametpy.util.concat_array(*arr, sort=True)[source]
Return concatenated array in numpy.ndarray.
arr: some of list`or`np.ndarray
concat_ndarray: np.ndarray
>>> levs = concat_array(np.arange(0.5, 2., 0.5), np.arange(2., 5.1, 1.)) >>> print(levs) [0.5 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. ]
- nakametpy.util.dt_ymdhm(date, opt=1)[source]
datetime.datetime から year, month, day, hour, minute の set を返す関数
opt = 1 : string
opt = 0 : int
Return the set of year, month, day, hour, minute from datetime.datetime.
- date: datetime.datetime
datetime
- opt: int
return string or not
set: (year, month, day, hour, minute)
- nakametpy.util.dt_yyyymmdd(date, fmt='yyyymmdd')[source]
datetime.datetime を yyyymmdd 形式の文字列で返す関数
Return yyyymmdd format string from datetime.
- date: datetime.datetime
datetime
- fmt: str
yyyymmdd format. Default is yyyymmdd
string in fmt: str
>>> dt = datetime.datetime(2024, 10, 18, 19, 11, 21) >>> dt_yyyymmdd(dt, "hoge-yyyymmdd_HHMMSS.png") "hoge-20241018_191121.png"
- nakametpy.util.get_grib2_latlon(file, tar_flag=False, tar_contentname=None)[source]
気象庁解析雨量やレーダー雨量の緯度/経度を返す関数
欠損値は負の値として表現される. ファイルはgrib2, tar, gz(gzip)を受け付ける
- file: str
file path
ファイルのPATH
- tar_flag: bool
file type are GRIB2, tar and gz(gzip).
- tar_contentname: str
content name in tar file.
- latlon: set(numpy.ma.MaskedArray, numpy.ma.MaskedArray)
(Latitude, Longitude)
>>> lat, lon = get_grib2_latlon(path_to_1km_mesh_file)
- nakametpy.util.get_jmara_lat(mesh: int = None)[source]
解析雨量の緯度を返す関数
- mesh: int
resolution in meter.
lat: numpy.ndarray
>>> lat = get_jmara_lat() >>> lat = get_jmara_lat(1000) >>> lat = get_jmara_lat(2500) >>> lat = get_jmara_lat(250)
- nakametpy.util.get_jmara_lon(mesh: int = None)[source]
解析雨量の経度を返す関数
- mesh: int
resolution in meter.
lon: numpy.ndarray
>>> lat = get_jmara_lon() >>> lat = get_jmara_lon(1000) >>> lat = get_jmara_lon(2500) >>> lat = get_jmara_lon(250)
- nakametpy.util.load_jmanowc_grib2(file, tidx=0)[source]
気象庁ナウキャストを返す関数
欠損値は負の値として表現される. ファイルはgrib2.binを受け付ける.
- file: str
file path
ファイルのPATH
- tidx: int
tidx x 5 mins forecast.
- rain: numpy.ma.MaskedArray
Units(単位) [mm/h]
jma_rain_lat,jma_rain_lonはそれぞれ返り値に対応する. np.ndarray 型の緯度/経度である.>>> nowc_1000 = load_jmanowc_grib2(path_to_file) >>> lon_1000 = get_jmara_lon(1000) # get 1000m mesh longitude array >>> lat_1000 = get_jmara_lat(1000) # get 1000m mesh latitude array >>> >>> plot_1000 = ax.contourf(lon_1000, lat_1000, nowc_1000)
>>> nowc_1000 = load_jmanowc_grib2(path_to_file, tidx=11)
- nakametpy.util.load_jmara250m_grib2(file: str, only250: bool = False)[source]
5分毎250mメッシュ全国合成レーダー降水強度GPVを返す関数
欠損値は負の値として表現される. ファイルはbin, bin.gzを受け付ける. 高解像度ナウキャストにも対応している.
- file: str
file path
ファイルのPATH
- only250: bool
ignore 1000m mesh or not
1000mメッシュ領域を無視するかどうかのフラグ
- rain: numpy.ma.MaskedArray
Units(単位) [mm/h]
>>> radar_0250, radar_1000 = load_jmara250m_grib2(path_to_file) >>> lon_0250 = get_jmara_lon(250) # get 250m mesh longitude array >>> lat_0250 = get_jmara_lat(250) # get 250m mesh latitude array >>> lon_1000 = get_jmara_lon(1000) # get 1000m mesh longitude array >>> lat_1000 = get_jmara_lat(1000) # get 1000m mesh latitude array >>> >>> plot_1000 = ax.contourf(lon_1000, lat_1000, radar_1000) >>> plot_0250 = ax.contourf(lon_0250, lat_0250, radar_0250)
- nakametpy.util.load_jmara_grib2(file, tar_flag=False, tar_contentname=None)[source]
気象庁解析雨量やレーダー雨量を返す関数
欠損値は負の値として表現される. ファイルはbin, tar, gz(gzip)を受け付ける
- file: str
file path
ファイルのPATH
- tar_flag: bool
file type are GRIB2, tar and gz(gzip).
- tar_contentname: str
content name in tar file.
- rain: numpy.ma.MaskedArray
Units(単位) [mm/h]
jma_rain_lat,jma_rain_lonはそれぞれ返り値に対応する. np.ndarray 型の緯度/経度である.>>> radar = load_jmara_grib2(path_to_1km_mesh_file) >>> lon = get_jmara_lon() >>> lat = get_jmara_lat() >>> plot = ax.contourf(lon, lat, radar)
>>> radar = load_jmara_grib2(path_to_2p5km_mesh_file) >>> lon = get_jmara_lon(2500) >>> lat = get_jmara_lat(2500) >>> plot = ax.contourf(lon, lat, radar)
- nakametpy.util.myglob(path, reverse=False)[source]
Return sorted glob results.
path: str
reverse: bool
result_list: list