悠悠楠杉
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在气象、海洋、环境科学等领域，研究者常常需要批量处理大量NetCDF格式的数据文件。这些文件通常按时间序列组织，例如每日、每月或每年的气候变量记录。当我们使用Python中的netCDF4
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接下来进行绘图。我们使用pcolormesh绘制二维空间分布图，并将之前生成的动态标题传入plt.title()函数：
python
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.pcolormesh(lons, lats, temp, shading='auto', cmap='RdYlBur')
plt.colorbar(label='温度 (°C)')
plt.title(title, fontsize=14, fontweight='bold')
plt.xlabel('经度')
plt.ylabel('纬度')
plt.tightlayout()
# 保存图像，文件名也保持一致命名逻辑
output_filename = f"./plots/{base_name}_plot.png"
plt.savefig(output_filename)
plt.close() # 关闭图像以释放内存
# 关闭NetCDF文件
dataset.close()
值得注意的是，标题不仅仅是“显示文字”这么简单。一个好的标题应当具备信息密度高、语义明确、语言自然的特点。比如我们选择使用“2023年1月地表温度空间分布”而不是简单的“Temperature Map”，前者能让读者立刻理解数据的时间属性和物理意义。
此外，在实际项目中，还可以进一步优化标题生成逻辑。例如，从NetCDF文件的全局属性中读取变量的长名称（long_name）和单位，从而让标题更加精确：
python
var = dataset.variables['temperature']
long_name = var.long_name if 'long_name' in var.ncattrs() else '温度'
units = var.units if 'units' in var.ncattrs() else ''
title = f"{year}年{month_str}{long_name}分布 ({units})"
这种方式使得代码更具通用性，即使更换数据集也能自适应生成合理标题。
整个流程下来，我们实现了从批量读取、动态命名到自动出图的完整闭环。更重要的是，每一张图都拥有独一无二且语义丰富的标题，极大提升了成果的可读性和专业感。这正是科研可视化中“细节决定成败”的体现。
