? ? ? ? 正如手册上所介绍的netcdf4是一个十分强大的库，比如支持无限维度，然而日常使用的话只想用它打开文件画画图什么的，今天试了好一会儿，终于得出来一个比较简单的方法。
? ? ? ? 调用Dataset打开文件，如:
import netcdf4 as nt
rootgroup = nt.Dataset('')
rootgroup.variables,查看变量类型，会得出该文件变量的详细信息，截取其中一节为例：
? ? ? ? ?意思十分清楚了，shape是3600，7200，名字是LST_Night_CMG，等等......
? ? ? ? 由于我这里下载到的是MODIS卫星上一个我都不知道是什么的全球气象产品，那么我们就直接将全球经纬度用numpy中的linspace创建等差数列充当坐标轴。
? ? ? ? contourf好像不能直接识别netcdf4的variables类型的东西，一直报错TypeError: __array__() takes no arguments (1 given)，没办法我不会啊，只好把它转化成numpy的array，手册好像没有教我怎么办。。。。。
? ? ? ? 数据这个地方，由于缺测的存在（开尔文表示地表温度不可能有0值吧？），还需调用contourf的levels来限定范围来避免不需要的干扰。画出的图如下：
? ? ? ?注意，上图为y轴上下颠倒的形势，在创建线性空间的时候要注意这一点。
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????????为了浅显易懂，还用了cartopy进行地图的绘制，cartopy这个东西我还不是太明白，只会复制粘贴。如果画的不是温度的话，我自己可能怎么也看不懂画的是什么。。。。。。
? ? ? ? 代码如下：
import cartopy.crs as crs
from cartopy import feature as cfeature
import netCDF4 as nt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Location = '/Users/liao/Desktop/'
Filename = 'MOD11C1.hdf'
DataSet = nt.Dataset(Location+Filename)
x = np.linspace(-180, 180, 7200)
y = np.linspace(90, -90, 3600)
z = DataSet.variables['LST_Night_CMG']
z = np.array(z)
x, y = np.meshgrid(x, y)
fig = plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=1200)
ax = plt.axes(projection=crs.PlateCarree())
gridlines = ax.gridlines(crs=crs.PlateCarree(), draw_labels=True, color='black', linestyle='--', alpha=0.5)
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
plt.contourf(x, y, z, cmap=plt.cm.Reds, levels=np.linspace(200, 320, 8))
plt.title('Daily nighttime 3min CMG Land-surface Temperature')
plt.colorbar(label='units: K')
plt.savefig(Location+'LST_Night_CMG'+'.png')
? ? ? ? 用python画图还是很简单的。