Sie müssen maskoceans auf Ihrem {{{ X1}} Datensatz

Fügen Sie dies vor contourf ein

nc_new = maskoceans(lons,lats,nc_vars[len(tmax)-1,:,:])

Und dann contourf mit dem neu maskierten Datensatz aufrufen, d.h.

cs = m.contourf(x,y,nc_new,numpy.arange(0.0,1.0,0.1),cmap=plt.cm.RdBu)

Um die Ozeanfarbe zu bestimmen, können Sie entweder den Anruf an drawslmask abbrechen, wenn Sie weiße Ozeane möchten, oder eine Ozeanfarbe in diesem Anruf angeben - z. füge m.drawlsmask(land_color='white',ocean_color='cyan') ein.

Ich habe den Arbeitscode mit möglichst wenigen Änderungen an Ihrem unten angegeben. Kommentieren Sie den Aufruf von drawslmask aus, um cyanfarbene Ozeane zu sehen.

Ausgabe

Voll funktionsfähige Version des Codes

import pdb, os, glob, netCDF4, numpy
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap, maskoceans

def plot_map(path_nc, var_name):
    """
    Plot var_name variable from netCDF file
    :param path_nc: Name of netCDF file
    :param var_name: Name of variable in netCDF file to plot on map
    :return: Nothing, side-effect: plot an image
    """

    nc = netCDF4.Dataset(path_nc, 'r', format='NETCDF4')
    tmax  = nc.variables['time'][:]

    m = Basemap(projection='robin',resolution='c',lat_0=0,lon_0=0)

    m.drawcoastlines()
    m.drawcountries()    

    # find x,y of map projection grid.
    lons, lats = nc.variables['lon'][:],nc.variables['lat'][:]
    # N.B. I had to substitute the above for unknown function get_latlon_data(path_nc)
    # I guess it does the same job

    lons, lats = numpy.meshgrid(lons, lats)
    x, y = m(lons, lats)
    nc_vars = numpy.array(nc.variables[var_name])

    #mask the oceans in your dataset
    nc_new = maskoceans(lons,lats,nc_vars[len(tmax)-1,:,:])

    #plot!
    #optionally give the oceans a colour with the line below
    #Note - if land_color is omitted it will default to grey
    #m.drawlsmask(land_color='white',ocean_color='cyan')
    cs = m.contourf(x,y,nc_new,numpy.arange(0.0,1.0,0.1),cmap=plt.cm.RdBu)

    # add colorbar
    cb = m.colorbar(cs,"bottom", size="5%", pad='2%')
    cb.set_label('Land cover percentage '+var_name+' in '+os.path.basename(path_nc))

    plt.show()


plot_map('perc_crops.nc','LU_Corn.nc')

P. S. Das ist eine große Datei zum Testen !!