Visualisierung meteorologischer Daten mit Python und Matplotlib
<p>Die Programmiersprache <em>Python</em> hat mittlerweile Einzug gefunden in den wissenschaftlichen Programmieralltag. Ihre Vorz&#252;ge sind ihre leichte Erlernbarkeit und gleichzeitige Komplexit&#228;t, die es erlaubt, eine Vielzahl verschiedener Problemstellungen zu l&#246;sen. Insbesondere erm&#246;glicht <em>Python</em> neben der Verarbeitung wissenschaftlicher Daten die Darstellung selbiger, sodass sich in sich geschlossene Pakete zur Datenverarbeitung und -pr&#228;sentation zusammenstellen lassen, f&#252;r die man sonst mehrere Prozessierungsschritte mit verschiedener Software ben&#246;tigen w&#252;rde. 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 Pr&#228;sentation sollen die verschiedenen M&#246;glichkeiten und Features des <em>Matplotlib</em>-Paketes aufgezeigt werden. Dabei kommen Beispieldatens&#228;tze 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 f&#252;r wissenschaftliche Publikationen und Pr&#228;sentationen auf geeignete Art und Weise verwenden lassen. <br /><br />Neben <em>Matplotlib</em> existieren noch weitere <em>Python</em>-Module, die f&#252;r die Visualisierung meteorologischer Daten geeignet sind. An erster Stelle steht dabei das Modul <em>Cartopy</em>, welches insbesondere f&#252;r die Darstellung von Geodaten auf entsprechenden Karten essentiell ist. Daneben sind auch weitere Pakete wie zum Beispiel <em>MetPy </em>verf&#252;gbar, die eine unkomplizierte Darstellung auch speziellerer und komplexerer Formate wie zum Beispiel von Soundings im Skew-T-Format erm&#246;glichen.</p>