python报错TypeError: Input z must be 2D, not 3D的解决方法
作者：shayuxing
目前，在使用python处理一个nc文件绘制一个风场图时，出现了以下报错
虽然图片画出来了，但是很丑而且没有理想的填充颜色！
但是不知道为啥，但是参考画图过程，分析这个其中的Z应该指的绘制等高线中的这个函数：matplotlib.pyplot contourf 中使用到的Z！
而这个函数的用法为
coutour([X, Y,] Z,[levels], **kwargs)
在这里提出，matplotlib.pyplot contourf 是用来绘制三维等高线图的，不同点是contour（）是绘制轮廓线。而contourf()则会填充轮廓。除非有其他说明，否则两个版本的函数是相同的。
| 参数 | ||
| X,Y | 数组，可选 |
是在Z中的坐标值。 当X,Y,Z都是二维数组时，它们的形状必须相同，若是一维数组，则X的长度为Z的列数，Y的长度为Z的行数，一般来说创建numpy.meshgrid() |
| Z | 类似矩阵 | 是绘制轮廓的高度值 |
| levels | int或类似数组，可选 | 用来确定轮廓线\区域的数量和位置 |
| aalpha | float,可选 | alpha混合值，介于0（透明）和1（不透明）之间。 |
| cmap | str或colormap，可选 | Colormap用于将数据值（浮点数）从间隔转换为相应Colormap表示的RGBA颜色。用于将数据缩放到间隔中看 。 |
很显然，在这个函数用法中，如果要画出等高线，核心函数就是plt.contourf()，但在这个函数中输入的参数是x,y对应的网格数据以及此网格对应的高度值，因此我们调用np.meshgrid(x,y)把x,y值转换成网格数据：
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 计算x,y坐标对应的高度值 def f(x, y): return (1-x/2+x**3+y**5) * np.exp(-x**2-y**2) # 生成x,y的数据 n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) # 把x,y数据生成mesh网格状的数据，因为等高线的显示是在网格的基础上添加上高度值 X, Y = np.meshgrid(x, y) # 填充等高线 plt.contourf(X, Y, f(X, Y)) # 显示图表 plt.show()
于是我分析了我的代码中的contourf中对应的X,Y和Z，才发现果然问题出现在这里：
cp=ax.contourf(lon,lat,ws[i,::],zorder=0,transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmap,levels=levels,extend='both')
这段代码在完成三维数组的绘制时完全没有问题，但是不巧的是，我这次绘制的是四维数组，而其中的ws[i,::]则未取定其中的两维，使得该Z=ws[i,::]，理论上来说属于一个三维的数组，所以才会报错。
而我们只需要把这个四维数组取定其中的两维，使得该Z属于一个二维数组即可，已知我的数据中第二维为我恰好需要将之取定为500hpa，所以将这句代码改为：
cp=ax.contourf(lon,lat,ws[i,0,::],zorder=0,transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmap,levels=levels,extend='both')
霍！这不就画出来了嘛！
初次见面，请多关照！希望能解决你的一点小烦恼哦！
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