Visualisierung meteorologischer Daten mit Python und Matplotlib

<p>Die Programmiersprache <em>Python</em> hat mittlerweile Einzug gefunden in den wissenschaftlichen Programmieralltag. Ihre Vorzüge sind ihre leichte Erlernbarkeit und gleichzeitige Komplexität, die es erlaubt, eine Vielzahl verschiedener Problemstellungen zu lösen. Insbesondere ermöglicht <em>Python</em> neben der Verarbeitung wissenschaftlicher Daten die Darstellung selbiger, sodass sich in sich geschlossene Pakete zur Datenverarbeitung und -präsentation zusammenstellen lassen, für die man sonst mehrere Prozessierungsschritte mit verschiedener Software benötigen würde. Grundlage der Datenvisualisierung stellt dabei das <em>Matplotlib</em>-Paket dar. Dabei handelt es sich um ein umfangreiche <em>Python</em>-Erweiterung zur Visualisierung verschiedenster Arten von Daten.<br /><br />In dieser Präsentation sollen die verschiedenen Möglichkeiten und Features des <em>Matplotlib</em>-Paketes aufgezeigt werden. Dabei kommen Beispieldatensätze zum Einsatz, deren Formate im Bereich der Meteorologie oft Verwendung finden, wie zum Beispiel Modell- und Fernerkundungsdaten. Neben der grundlegenden Methodik zur Darstellung der Daten als solches soll auch auf Aspekte des Layouts eingegangen um aufzuzeigen, wie sich mit <em>Matplotlib</em> erzeugte Plots für wissenschaftliche Publikationen und Präsentationen auf geeignete Art und Weise verwenden lassen. <br /><br />Neben <em>Matplotlib</em> existieren noch weitere <em>Python</em>-Module, die für die Visualisierung meteorologischer Daten geeignet sind. An erster Stelle steht dabei das Modul <em>Cartopy</em>, welches insbesondere für die Darstellung von Geodaten auf entsprechenden Karten essentiell ist. Daneben sind auch weitere Pakete wie zum Beispiel <em>MetPy </em>verfügbar, die eine unkomplizierte Darstellung auch speziellerer und komplexerer Formate wie zum Beispiel von Soundings im Skew-T-Format ermöglichen.</p>