In [19]:
%matplotlib inline
from matplotlib import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
import netCDF4 as nc
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from salishsea_tools import tidetools

from salishsea_tools import (nc_tools,viz_tools)

import matplotlib.cm as cm

from matplotlib import animation

from numpy import *
from pylab import *
import matplotlib.patches as patches
In [2]:
result = nc.Dataset('/ocean/vdo/MEOPAR/ariane-runs/20160701_20160704_4d/ariane_trajectories_qualitative.nc')
grid = nc.Dataset('/data/vdo/MEOPAR/NEMO-forcing/grid/bathy_meter_SalishSea2.nc')
In [59]:
result.variables['final_x'][:]
Out[59]:
array([ 127.89103898])
In [50]:
lont=result.variables['traj_lon']
latt=result.variables['traj_lat']
In [60]:
result.variables['init_x'][:]
Out[60]:
array([ 126.])
In [61]:
result.variables['init_y'][:]
Out[61]:
array([ 600.])
In [62]:
result.variables['init_z'][:]
Out[62]:
array([ 1.])
In [63]:
result.variables['final_z'][:]
Out[63]:
array([ 1.])
In [64]:
result.variables['final_y'][:]
Out[64]:
array([ 606.53775356])
In [65]:
result.variables['init_t'][:]
Out[65]:
array([ 0.5])
In [66]:
result.variables['final_t'][:]
Out[66]:
array([ 8.1252653])
In [124]:
lont[1:,0]
Out[124]:
masked_array(data = [-- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
 -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --],
             mask = [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True],
       fill_value = 1e+20)
In [123]:
n = np.arange(1)

# 2D
fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(10,6.6))

for N,c in zip(n,['red']):
    ax.scatter(lont[1:,N],latt[1:,N],color=c)
    ax.scatter(lont[0,N],latt[0,N],color='0.30',marker='s')

viz_tools.plot_land_mask(ax,grid,coords='map')
ax.set_xlim([-124.9,-124.6])
ax.set_ylim([49.2,49.8])

ax.set_title('Surface particles')
ax.set_xlabel('lon')
ax.set_ylabel('lat')
Out[123]:
<matplotlib.text.Text at 0x7fc0e5d23828>
In [2]:
3*27
Out[2]:
81
In [4]:
import xarray as xr
In [5]:
grid2 = xr.open_dataset('/data/vdo/MEOPAR/NEMO-forcing/grid/bathymetry_201702.nc')
In [74]:
fig,ax = plt.subplots(1,1,figsize=(20,16))
grid2.Bathymetry.plot()
viz_tools.set_aspect(ax)
ax.plot(125,599,'r*', markersize=15)
ax.plot(126.89,605.537, 'y*', markersize=15)
ax.set_ylim((550,650))
ax.set_xlim((100,150))
Out[74]:
(100, 150)
In [6]:
test = nc.Dataset('/ocean/vdo/MEOPAR/ariane-runs/test/ariane_trajectories_qualitative.nc')
---------------------------------------------------------------------------
OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-14b5c114563f> in <module>()
----> 1 test = nc.Dataset('/ocean/vdo/MEOPAR/ariane-runs/test/ariane_trajectories_qualitative.nc')

netCDF4/_netCDF4.pyx in netCDF4._netCDF4.Dataset.__init__ (netCDF4/_netCDF4.c:13231)()

OSError: No such file or directory
In [79]:
test.variables['final_y'][:]
Out[79]:
array([ 621.09702638])
In [80]:
fig,ax = plt.subplots(1,1,figsize=(20,16))
grid2.Bathymetry.plot()
viz_tools.set_aspect(ax)
ax.plot(125,599,'r*', markersize=15)
ax.plot(120.45,620.097, 'y*', markersize=15)
ax.set_ylim((550,650))
ax.set_xlim((100,150))
Out[80]:
(100, 150)
In [81]:
test2 = nc.Dataset('/ocean/vdo/MEOPAR/ariane-runs/test2/ariane_trajectories_qualitative.nc')
In [83]:
test2.variables['final_y'][:]
Out[83]:
array([ 609.81507556])
In [5]:
2694*744
Out[5]:
2004336
In [6]:
168*407
Out[6]:
68376
In [136]:
fig,ax = plt.subplots(1,1,figsize=(20,16))
grid2.Bathymetry.plot()
viz_tools.set_aspect(ax)
ax.plot(125,599,'r*', markersize=15)
ax.plot(124.18,608.815, 'y*', markersize=15)
ax.set_ylim((590,635))
ax.set_xlim((115,135))
plt.grid('on')
In [99]:
grid.variables['Bathymetry'][:].shape
Out[99]:
(898, 398)
In [20]:
mesh_mask=nc.Dataset('/data/vdo/MEOPAR/NEMO-forcing/grid/mesh_mask201702.nc')
mesh_mask.variables['tmask'][0,0,600,slice(120,130)]
Out[20]:
array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=int8)
In [145]:
for x in np.arange(120,133):
        for y in np.arange(599,630):
            for z in range(1,40): 
                if (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y+1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x+1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x-1] == 1):
                    print(str(x) +' ' + str(y) +' '+ str(z)+ ' 0.5 1.0')
120 614 1 0.5 1.0
120 614 2 0.5 1.0
120 614 3 0.5 1.0
120 614 4 0.5 1.0
120 614 5 0.5 1.0
120 614 6 0.5 1.0
120 614 7 0.5 1.0
120 615 1 0.5 1.0
120 615 2 0.5 1.0
120 615 3 0.5 1.0
120 615 4 0.5 1.0
120 615 5 0.5 1.0
120 619 1 0.5 1.0
120 619 2 0.5 1.0
120 619 3 0.5 1.0
120 619 4 0.5 1.0
120 619 5 0.5 1.0
120 619 6 0.5 1.0
120 619 7 0.5 1.0
120 619 8 0.5 1.0
120 619 9 0.5 1.0
120 619 10 0.5 1.0
120 619 11 0.5 1.0
120 619 12 0.5 1.0
120 619 13 0.5 1.0
120 619 14 0.5 1.0
120 620 1 0.5 1.0
120 620 2 0.5 1.0
120 620 3 0.5 1.0
120 620 4 0.5 1.0
120 620 5 0.5 1.0
120 620 6 0.5 1.0
120 620 7 0.5 1.0
120 620 8 0.5 1.0
120 620 9 0.5 1.0
120 620 10 0.5 1.0
120 620 11 0.5 1.0
120 620 12 0.5 1.0
120 620 13 0.5 1.0
120 620 14 0.5 1.0
120 620 15 0.5 1.0
120 620 16 0.5 1.0
120 620 17 0.5 1.0
120 620 18 0.5 1.0
120 620 19 0.5 1.0
120 621 1 0.5 1.0
120 621 2 0.5 1.0
120 621 3 0.5 1.0
120 621 4 0.5 1.0
120 621 5 0.5 1.0
120 621 6 0.5 1.0
120 621 7 0.5 1.0
120 621 8 0.5 1.0
120 621 9 0.5 1.0
120 621 10 0.5 1.0
120 621 11 0.5 1.0
120 621 12 0.5 1.0
120 621 13 0.5 1.0
120 621 14 0.5 1.0
120 621 15 0.5 1.0
120 621 16 0.5 1.0
120 621 17 0.5 1.0
120 621 18 0.5 1.0
120 621 19 0.5 1.0
120 621 20 0.5 1.0
120 622 1 0.5 1.0
120 622 2 0.5 1.0
120 622 3 0.5 1.0
120 622 4 0.5 1.0
120 622 5 0.5 1.0
120 622 6 0.5 1.0
120 622 7 0.5 1.0
120 622 8 0.5 1.0
120 622 9 0.5 1.0
120 622 10 0.5 1.0
120 622 11 0.5 1.0
120 622 12 0.5 1.0
120 622 13 0.5 1.0
120 622 14 0.5 1.0
120 622 15 0.5 1.0
120 622 16 0.5 1.0
120 622 17 0.5 1.0
120 623 1 0.5 1.0
120 623 2 0.5 1.0
120 623 3 0.5 1.0
120 623 4 0.5 1.0
120 623 5 0.5 1.0
120 623 6 0.5 1.0
120 623 7 0.5 1.0
120 623 8 0.5 1.0
120 623 9 0.5 1.0
120 623 10 0.5 1.0
120 623 11 0.5 1.0
120 623 12 0.5 1.0
120 623 13 0.5 1.0
120 623 14 0.5 1.0
120 623 15 0.5 1.0
120 623 16 0.5 1.0
120 623 17 0.5 1.0
120 623 18 0.5 1.0
120 624 1 0.5 1.0
120 624 2 0.5 1.0
120 624 3 0.5 1.0
120 624 4 0.5 1.0
120 624 5 0.5 1.0
120 624 6 0.5 1.0
120 624 7 0.5 1.0
120 624 8 0.5 1.0
120 624 9 0.5 1.0
120 624 10 0.5 1.0
120 624 11 0.5 1.0
120 624 12 0.5 1.0
120 624 13 0.5 1.0
120 624 14 0.5 1.0
120 624 15 0.5 1.0
120 624 16 0.5 1.0
120 624 17 0.5 1.0
120 625 1 0.5 1.0
120 625 2 0.5 1.0
120 625 3 0.5 1.0
120 625 4 0.5 1.0
120 625 5 0.5 1.0
120 625 6 0.5 1.0
120 625 7 0.5 1.0
120 625 8 0.5 1.0
120 625 9 0.5 1.0
120 625 10 0.5 1.0
120 625 11 0.5 1.0
120 625 12 0.5 1.0
120 625 13 0.5 1.0
120 625 14 0.5 1.0
120 625 15 0.5 1.0
120 625 16 0.5 1.0
120 625 17 0.5 1.0
120 625 18 0.5 1.0
120 626 1 0.5 1.0
120 626 2 0.5 1.0
120 626 3 0.5 1.0
120 626 4 0.5 1.0
120 626 5 0.5 1.0
120 626 6 0.5 1.0
120 626 7 0.5 1.0
120 626 8 0.5 1.0
120 626 9 0.5 1.0
120 626 10 0.5 1.0
120 626 11 0.5 1.0
120 626 12 0.5 1.0
120 627 1 0.5 1.0
120 627 2 0.5 1.0
120 627 3 0.5 1.0
120 627 4 0.5 1.0
120 627 5 0.5 1.0
120 627 6 0.5 1.0
120 627 7 0.5 1.0
120 627 8 0.5 1.0
120 627 9 0.5 1.0
120 627 10 0.5 1.0
120 627 11 0.5 1.0
120 627 12 0.5 1.0
121 603 1 0.5 1.0
121 603 2 0.5 1.0
121 603 3 0.5 1.0
121 604 1 0.5 1.0
121 604 2 0.5 1.0
121 604 3 0.5 1.0
121 606 1 0.5 1.0
121 606 2 0.5 1.0
121 606 3 0.5 1.0
121 613 1 0.5 1.0
121 613 2 0.5 1.0
121 613 3 0.5 1.0
121 613 4 0.5 1.0
121 613 5 0.5 1.0
121 613 6 0.5 1.0
121 613 7 0.5 1.0
121 614 1 0.5 1.0
121 614 2 0.5 1.0
121 614 3 0.5 1.0
121 614 4 0.5 1.0
121 614 5 0.5 1.0
121 614 6 0.5 1.0
121 614 7 0.5 1.0
121 614 8 0.5 1.0
121 614 9 0.5 1.0
121 614 10 0.5 1.0
121 614 11 0.5 1.0
121 614 12 0.5 1.0
121 615 1 0.5 1.0
121 615 2 0.5 1.0
121 615 3 0.5 1.0
121 615 4 0.5 1.0
121 615 5 0.5 1.0
121 615 6 0.5 1.0
121 615 7 0.5 1.0
121 615 8 0.5 1.0
121 615 9 0.5 1.0
121 615 10 0.5 1.0
121 615 11 0.5 1.0
121 616 1 0.5 1.0
121 616 2 0.5 1.0
121 616 3 0.5 1.0
121 616 4 0.5 1.0
121 616 5 0.5 1.0
121 616 6 0.5 1.0
121 616 7 0.5 1.0
121 616 8 0.5 1.0
121 618 1 0.5 1.0
121 618 2 0.5 1.0
121 618 3 0.5 1.0
121 618 4 0.5 1.0
121 618 5 0.5 1.0
121 618 6 0.5 1.0
121 618 7 0.5 1.0
121 618 8 0.5 1.0
121 618 9 0.5 1.0
121 618 10 0.5 1.0
121 618 11 0.5 1.0
121 618 12 0.5 1.0
121 618 13 0.5 1.0
121 618 14 0.5 1.0
121 618 15 0.5 1.0
121 618 16 0.5 1.0
121 619 1 0.5 1.0
121 619 2 0.5 1.0
121 619 3 0.5 1.0
121 619 4 0.5 1.0
121 619 5 0.5 1.0
121 619 6 0.5 1.0
121 619 7 0.5 1.0
121 619 8 0.5 1.0
121 619 9 0.5 1.0
121 619 10 0.5 1.0
121 619 11 0.5 1.0
121 619 12 0.5 1.0
121 619 13 0.5 1.0
121 619 14 0.5 1.0
121 619 15 0.5 1.0
121 619 16 0.5 1.0
121 619 17 0.5 1.0
121 619 18 0.5 1.0
121 619 19 0.5 1.0
121 619 20 0.5 1.0
121 620 1 0.5 1.0
121 620 2 0.5 1.0
121 620 3 0.5 1.0
121 620 4 0.5 1.0
121 620 5 0.5 1.0
121 620 6 0.5 1.0
121 620 7 0.5 1.0
121 620 8 0.5 1.0
121 620 9 0.5 1.0
121 620 10 0.5 1.0
121 620 11 0.5 1.0
121 620 12 0.5 1.0
121 620 13 0.5 1.0
121 620 14 0.5 1.0
121 620 15 0.5 1.0
121 620 16 0.5 1.0
121 620 17 0.5 1.0
121 620 18 0.5 1.0
121 620 19 0.5 1.0
121 620 20 0.5 1.0
121 620 21 0.5 1.0
121 621 1 0.5 1.0
121 621 2 0.5 1.0
121 621 3 0.5 1.0
121 621 4 0.5 1.0
121 621 5 0.5 1.0
121 621 6 0.5 1.0
121 621 7 0.5 1.0
121 621 8 0.5 1.0
121 621 9 0.5 1.0
121 621 10 0.5 1.0
121 621 11 0.5 1.0
121 621 12 0.5 1.0
121 621 13 0.5 1.0
121 621 14 0.5 1.0
121 621 15 0.5 1.0
121 621 16 0.5 1.0
121 621 17 0.5 1.0
121 621 18 0.5 1.0
121 622 1 0.5 1.0
121 622 2 0.5 1.0
121 622 3 0.5 1.0
121 622 4 0.5 1.0
121 622 5 0.5 1.0
121 622 6 0.5 1.0
121 622 7 0.5 1.0
121 622 8 0.5 1.0
121 622 9 0.5 1.0
121 622 10 0.5 1.0
121 622 11 0.5 1.0
121 622 12 0.5 1.0
121 622 13 0.5 1.0
121 622 14 0.5 1.0
121 622 15 0.5 1.0
121 622 16 0.5 1.0
121 622 17 0.5 1.0
121 623 1 0.5 1.0
121 623 2 0.5 1.0
121 623 3 0.5 1.0
121 623 4 0.5 1.0
121 623 5 0.5 1.0
121 623 6 0.5 1.0
121 623 7 0.5 1.0
121 623 8 0.5 1.0
121 623 9 0.5 1.0
121 623 10 0.5 1.0
121 623 11 0.5 1.0
121 623 12 0.5 1.0
121 623 13 0.5 1.0
121 623 14 0.5 1.0
121 623 15 0.5 1.0
121 623 16 0.5 1.0
121 623 17 0.5 1.0
121 624 1 0.5 1.0
121 624 2 0.5 1.0
121 624 3 0.5 1.0
121 624 4 0.5 1.0
121 624 5 0.5 1.0
121 624 6 0.5 1.0
121 624 7 0.5 1.0
121 624 8 0.5 1.0
121 624 9 0.5 1.0
121 624 10 0.5 1.0
121 624 11 0.5 1.0
121 624 12 0.5 1.0
121 624 13 0.5 1.0
121 624 14 0.5 1.0
121 624 15 0.5 1.0
121 624 16 0.5 1.0
121 624 17 0.5 1.0
121 624 18 0.5 1.0
121 624 19 0.5 1.0
121 625 1 0.5 1.0
121 625 2 0.5 1.0
121 625 3 0.5 1.0
121 625 4 0.5 1.0
121 625 5 0.5 1.0
121 625 6 0.5 1.0
121 625 7 0.5 1.0
121 625 8 0.5 1.0
121 625 9 0.5 1.0
121 625 10 0.5 1.0
121 625 11 0.5 1.0
121 625 12 0.5 1.0
121 625 13 0.5 1.0
121 625 14 0.5 1.0
121 625 15 0.5 1.0
121 625 16 0.5 1.0
121 626 1 0.5 1.0
121 626 2 0.5 1.0
121 626 3 0.5 1.0
121 626 4 0.5 1.0
121 626 5 0.5 1.0
121 626 6 0.5 1.0
121 626 7 0.5 1.0
121 626 8 0.5 1.0
121 626 9 0.5 1.0
121 626 10 0.5 1.0
121 626 11 0.5 1.0
121 626 12 0.5 1.0
121 626 13 0.5 1.0
121 626 14 0.5 1.0
121 626 15 0.5 1.0
121 626 16 0.5 1.0
121 626 17 0.5 1.0
121 626 18 0.5 1.0
121 627 1 0.5 1.0
121 627 2 0.5 1.0
121 627 3 0.5 1.0
121 627 4 0.5 1.0
121 627 5 0.5 1.0
121 627 6 0.5 1.0
121 627 7 0.5 1.0
121 627 8 0.5 1.0
121 627 9 0.5 1.0
121 627 10 0.5 1.0
121 627 11 0.5 1.0
121 627 12 0.5 1.0
121 627 13 0.5 1.0
121 627 14 0.5 1.0
121 627 15 0.5 1.0
121 627 16 0.5 1.0
121 627 17 0.5 1.0
121 627 18 0.5 1.0
121 628 1 0.5 1.0
121 628 2 0.5 1.0
121 628 3 0.5 1.0
121 628 4 0.5 1.0
121 628 5 0.5 1.0
121 628 6 0.5 1.0
121 628 7 0.5 1.0
121 628 8 0.5 1.0
121 628 9 0.5 1.0
121 628 10 0.5 1.0
121 628 11 0.5 1.0
121 628 12 0.5 1.0
121 628 13 0.5 1.0
121 628 14 0.5 1.0
121 629 1 0.5 1.0
121 629 2 0.5 1.0
121 629 3 0.5 1.0
121 629 4 0.5 1.0
121 629 5 0.5 1.0
121 629 6 0.5 1.0
121 629 7 0.5 1.0
121 629 8 0.5 1.0
121 629 9 0.5 1.0
121 629 10 0.5 1.0
121 629 11 0.5 1.0
121 629 12 0.5 1.0
121 629 13 0.5 1.0
121 629 14 0.5 1.0
122 603 1 0.5 1.0
122 603 2 0.5 1.0
122 603 3 0.5 1.0
122 603 4 0.5 1.0
122 603 5 0.5 1.0
122 604 1 0.5 1.0
122 604 2 0.5 1.0
122 604 3 0.5 1.0
122 604 4 0.5 1.0
122 604 5 0.5 1.0
122 605 1 0.5 1.0
122 605 2 0.5 1.0
122 605 3 0.5 1.0
122 605 4 0.5 1.0
122 605 5 0.5 1.0
122 606 1 0.5 1.0
122 606 2 0.5 1.0
122 606 3 0.5 1.0
122 606 4 0.5 1.0
122 606 5 0.5 1.0
122 607 1 0.5 1.0
122 607 2 0.5 1.0
122 607 3 0.5 1.0
122 612 1 0.5 1.0
122 612 2 0.5 1.0
122 612 3 0.5 1.0
122 612 4 0.5 1.0
122 612 5 0.5 1.0
122 612 6 0.5 1.0
122 612 7 0.5 1.0
122 613 1 0.5 1.0
122 613 2 0.5 1.0
122 613 3 0.5 1.0
122 613 4 0.5 1.0
122 613 5 0.5 1.0
122 613 6 0.5 1.0
122 613 7 0.5 1.0
122 613 8 0.5 1.0
122 613 9 0.5 1.0
122 613 10 0.5 1.0
122 613 11 0.5 1.0
122 613 12 0.5 1.0
122 614 1 0.5 1.0
122 614 2 0.5 1.0
122 614 3 0.5 1.0
122 614 4 0.5 1.0
122 614 5 0.5 1.0
122 614 6 0.5 1.0
122 614 7 0.5 1.0
122 614 8 0.5 1.0
122 614 9 0.5 1.0
122 614 10 0.5 1.0
122 614 11 0.5 1.0
122 614 12 0.5 1.0
122 614 13 0.5 1.0
122 614 14 0.5 1.0
122 614 15 0.5 1.0
122 614 16 0.5 1.0
122 614 17 0.5 1.0
122 614 18 0.5 1.0
122 614 19 0.5 1.0
122 614 20 0.5 1.0
122 615 1 0.5 1.0
122 615 2 0.5 1.0
122 615 3 0.5 1.0
122 615 4 0.5 1.0
122 615 5 0.5 1.0
122 615 6 0.5 1.0
122 615 7 0.5 1.0
122 615 8 0.5 1.0
122 615 9 0.5 1.0
122 615 10 0.5 1.0
122 615 11 0.5 1.0
122 615 12 0.5 1.0
122 615 13 0.5 1.0
122 615 14 0.5 1.0
122 615 15 0.5 1.0
122 615 16 0.5 1.0
122 615 17 0.5 1.0
122 615 18 0.5 1.0
122 615 19 0.5 1.0
122 615 20 0.5 1.0
122 616 1 0.5 1.0
122 616 2 0.5 1.0
122 616 3 0.5 1.0
122 616 4 0.5 1.0
122 616 5 0.5 1.0
122 616 6 0.5 1.0
122 616 7 0.5 1.0
122 616 8 0.5 1.0
122 616 9 0.5 1.0
122 616 10 0.5 1.0
122 616 11 0.5 1.0
122 616 12 0.5 1.0
122 616 13 0.5 1.0
122 616 14 0.5 1.0
122 616 15 0.5 1.0
122 616 16 0.5 1.0
122 617 1 0.5 1.0
122 617 2 0.5 1.0
122 617 3 0.5 1.0
122 617 4 0.5 1.0
122 617 5 0.5 1.0
122 617 6 0.5 1.0
122 617 7 0.5 1.0
122 617 8 0.5 1.0
122 617 9 0.5 1.0
122 617 10 0.5 1.0
122 617 11 0.5 1.0
122 617 12 0.5 1.0
122 617 13 0.5 1.0
122 617 14 0.5 1.0
122 617 15 0.5 1.0
122 617 16 0.5 1.0
122 617 17 0.5 1.0
122 618 1 0.5 1.0
122 618 2 0.5 1.0
122 618 3 0.5 1.0
122 618 4 0.5 1.0
122 618 5 0.5 1.0
122 618 6 0.5 1.0
122 618 7 0.5 1.0
122 618 8 0.5 1.0
122 618 9 0.5 1.0
122 618 10 0.5 1.0
122 618 11 0.5 1.0
122 618 12 0.5 1.0
122 618 13 0.5 1.0
122 618 14 0.5 1.0
122 618 15 0.5 1.0
122 618 16 0.5 1.0
122 618 17 0.5 1.0
122 618 18 0.5 1.0
122 618 19 0.5 1.0
122 618 20 0.5 1.0
122 619 1 0.5 1.0
122 619 2 0.5 1.0
122 619 3 0.5 1.0
122 619 4 0.5 1.0
122 619 5 0.5 1.0
122 619 6 0.5 1.0
122 619 7 0.5 1.0
122 619 8 0.5 1.0
122 619 9 0.5 1.0
122 619 10 0.5 1.0
122 619 11 0.5 1.0
122 619 12 0.5 1.0
122 619 13 0.5 1.0
122 619 14 0.5 1.0
122 619 15 0.5 1.0
122 619 16 0.5 1.0
122 625 1 0.5 1.0
122 625 2 0.5 1.0
122 625 3 0.5 1.0
122 625 4 0.5 1.0
122 625 5 0.5 1.0
122 625 6 0.5 1.0
122 625 7 0.5 1.0
122 625 8 0.5 1.0
122 625 9 0.5 1.0
122 625 10 0.5 1.0
122 626 1 0.5 1.0
122 626 2 0.5 1.0
122 626 3 0.5 1.0
122 626 4 0.5 1.0
122 626 5 0.5 1.0
122 626 6 0.5 1.0
122 626 7 0.5 1.0
122 626 8 0.5 1.0
122 626 9 0.5 1.0
122 626 10 0.5 1.0
122 627 1 0.5 1.0
122 627 2 0.5 1.0
122 627 3 0.5 1.0
122 627 4 0.5 1.0
122 627 5 0.5 1.0
122 627 6 0.5 1.0
122 627 7 0.5 1.0
122 627 8 0.5 1.0
122 627 9 0.5 1.0
122 627 10 0.5 1.0
122 627 11 0.5 1.0
122 627 12 0.5 1.0
122 627 13 0.5 1.0
122 627 14 0.5 1.0
122 627 15 0.5 1.0
122 627 16 0.5 1.0
122 628 1 0.5 1.0
122 628 2 0.5 1.0
122 628 3 0.5 1.0
122 628 4 0.5 1.0
122 628 5 0.5 1.0
122 628 6 0.5 1.0
122 628 7 0.5 1.0
122 628 8 0.5 1.0
122 628 9 0.5 1.0
122 628 10 0.5 1.0
122 628 11 0.5 1.0
122 628 12 0.5 1.0
122 628 13 0.5 1.0
122 628 14 0.5 1.0
122 628 15 0.5 1.0
122 628 16 0.5 1.0
122 628 17 0.5 1.0
122 628 18 0.5 1.0
122 628 19 0.5 1.0
122 628 20 0.5 1.0
122 629 1 0.5 1.0
122 629 2 0.5 1.0
122 629 3 0.5 1.0
122 629 4 0.5 1.0
122 629 5 0.5 1.0
122 629 6 0.5 1.0
122 629 7 0.5 1.0
122 629 8 0.5 1.0
122 629 9 0.5 1.0
122 629 10 0.5 1.0
122 629 11 0.5 1.0
122 629 12 0.5 1.0
122 629 13 0.5 1.0
122 629 14 0.5 1.0
122 629 15 0.5 1.0
122 629 16 0.5 1.0
122 629 17 0.5 1.0
122 629 18 0.5 1.0
122 629 19 0.5 1.0
123 602 1 0.5 1.0
123 602 2 0.5 1.0
123 602 3 0.5 1.0
123 602 4 0.5 1.0
123 602 5 0.5 1.0
123 602 6 0.5 1.0
123 602 7 0.5 1.0
123 603 1 0.5 1.0
123 603 2 0.5 1.0
123 603 3 0.5 1.0
123 603 4 0.5 1.0
123 603 5 0.5 1.0
123 603 6 0.5 1.0
123 603 7 0.5 1.0
123 603 8 0.5 1.0
123 603 9 0.5 1.0
123 604 1 0.5 1.0
123 604 2 0.5 1.0
123 604 3 0.5 1.0
123 604 4 0.5 1.0
123 604 5 0.5 1.0
123 604 6 0.5 1.0
123 604 7 0.5 1.0
123 604 8 0.5 1.0
123 604 9 0.5 1.0
123 604 10 0.5 1.0
123 604 11 0.5 1.0
123 605 1 0.5 1.0
123 605 2 0.5 1.0
123 605 3 0.5 1.0
123 605 4 0.5 1.0
123 605 5 0.5 1.0
123 605 6 0.5 1.0
123 605 7 0.5 1.0
123 605 8 0.5 1.0
123 605 9 0.5 1.0
123 605 10 0.5 1.0
123 606 1 0.5 1.0
123 606 2 0.5 1.0
123 606 3 0.5 1.0
123 606 4 0.5 1.0
123 606 5 0.5 1.0
123 606 6 0.5 1.0
123 606 7 0.5 1.0
123 606 8 0.5 1.0
123 606 9 0.5 1.0
123 606 10 0.5 1.0
123 607 1 0.5 1.0
123 607 2 0.5 1.0
123 607 3 0.5 1.0
123 607 4 0.5 1.0
123 607 5 0.5 1.0
123 607 6 0.5 1.0
123 607 7 0.5 1.0
123 607 8 0.5 1.0
123 608 1 0.5 1.0
123 608 2 0.5 1.0
123 608 3 0.5 1.0
123 608 4 0.5 1.0
123 608 5 0.5 1.0
123 608 6 0.5 1.0
123 608 7 0.5 1.0
123 611 1 0.5 1.0
123 611 2 0.5 1.0
123 611 3 0.5 1.0
123 611 4 0.5 1.0
123 611 5 0.5 1.0
123 611 6 0.5 1.0
123 611 7 0.5 1.0
123 611 8 0.5 1.0
123 612 1 0.5 1.0
123 612 2 0.5 1.0
123 612 3 0.5 1.0
123 612 4 0.5 1.0
123 612 5 0.5 1.0
123 612 6 0.5 1.0
123 612 7 0.5 1.0
123 612 8 0.5 1.0
123 612 9 0.5 1.0
123 612 10 0.5 1.0
123 612 11 0.5 1.0
123 612 12 0.5 1.0
123 612 13 0.5 1.0
123 613 1 0.5 1.0
123 613 2 0.5 1.0
123 613 3 0.5 1.0
123 613 4 0.5 1.0
123 613 5 0.5 1.0
123 613 6 0.5 1.0
123 613 7 0.5 1.0
123 613 8 0.5 1.0
123 613 9 0.5 1.0
123 613 10 0.5 1.0
123 613 11 0.5 1.0
123 613 12 0.5 1.0
123 613 13 0.5 1.0
123 613 14 0.5 1.0
123 613 15 0.5 1.0
123 613 16 0.5 1.0
123 613 17 0.5 1.0
123 613 18 0.5 1.0
123 613 19 0.5 1.0
123 613 20 0.5 1.0
123 614 1 0.5 1.0
123 614 2 0.5 1.0
123 614 3 0.5 1.0
123 614 4 0.5 1.0
123 614 5 0.5 1.0
123 614 6 0.5 1.0
123 614 7 0.5 1.0
123 614 8 0.5 1.0
123 614 9 0.5 1.0
123 614 10 0.5 1.0
123 614 11 0.5 1.0
123 614 12 0.5 1.0
123 614 13 0.5 1.0
123 614 14 0.5 1.0
123 614 15 0.5 1.0
123 614 16 0.5 1.0
123 614 17 0.5 1.0
123 614 18 0.5 1.0
123 614 19 0.5 1.0
123 614 20 0.5 1.0
123 614 21 0.5 1.0
123 615 1 0.5 1.0
123 615 2 0.5 1.0
123 615 3 0.5 1.0
123 615 4 0.5 1.0
123 615 5 0.5 1.0
123 615 6 0.5 1.0
123 615 7 0.5 1.0
123 615 8 0.5 1.0
123 615 9 0.5 1.0
123 615 10 0.5 1.0
123 615 11 0.5 1.0
123 615 12 0.5 1.0
123 615 13 0.5 1.0
123 615 14 0.5 1.0
123 615 15 0.5 1.0
123 615 16 0.5 1.0
123 615 17 0.5 1.0
123 615 18 0.5 1.0
123 615 19 0.5 1.0
123 616 1 0.5 1.0
123 616 2 0.5 1.0
123 616 3 0.5 1.0
123 616 4 0.5 1.0
123 616 5 0.5 1.0
123 616 6 0.5 1.0
123 616 7 0.5 1.0
123 616 8 0.5 1.0
123 616 9 0.5 1.0
123 616 10 0.5 1.0
123 616 11 0.5 1.0
123 616 12 0.5 1.0
123 616 13 0.5 1.0
123 616 14 0.5 1.0
123 616 15 0.5 1.0
123 616 16 0.5 1.0
123 616 17 0.5 1.0
123 616 18 0.5 1.0
123 616 19 0.5 1.0
123 617 1 0.5 1.0
123 617 2 0.5 1.0
123 617 3 0.5 1.0
123 617 4 0.5 1.0
123 617 5 0.5 1.0
123 617 6 0.5 1.0
123 617 7 0.5 1.0
123 617 8 0.5 1.0
123 617 9 0.5 1.0
123 617 10 0.5 1.0
123 617 11 0.5 1.0
123 617 12 0.5 1.0
123 617 13 0.5 1.0
123 626 1 0.5 1.0
123 626 2 0.5 1.0
123 626 3 0.5 1.0
123 626 4 0.5 1.0
123 626 5 0.5 1.0
123 627 1 0.5 1.0
123 627 2 0.5 1.0
123 627 3 0.5 1.0
123 627 4 0.5 1.0
123 627 5 0.5 1.0
123 627 6 0.5 1.0
123 627 7 0.5 1.0
123 627 8 0.5 1.0
123 627 9 0.5 1.0
123 628 1 0.5 1.0
123 628 2 0.5 1.0
123 628 3 0.5 1.0
123 628 4 0.5 1.0
123 628 5 0.5 1.0
123 628 6 0.5 1.0
123 628 7 0.5 1.0
123 628 8 0.5 1.0
123 628 9 0.5 1.0
123 628 10 0.5 1.0
123 628 11 0.5 1.0
123 628 12 0.5 1.0
123 628 13 0.5 1.0
123 628 14 0.5 1.0
123 628 15 0.5 1.0
123 628 16 0.5 1.0
123 629 1 0.5 1.0
123 629 2 0.5 1.0
123 629 3 0.5 1.0
123 629 4 0.5 1.0
123 629 5 0.5 1.0
123 629 6 0.5 1.0
123 629 7 0.5 1.0
123 629 8 0.5 1.0
123 629 9 0.5 1.0
123 629 10 0.5 1.0
123 629 11 0.5 1.0
123 629 12 0.5 1.0
123 629 13 0.5 1.0
123 629 14 0.5 1.0
123 629 15 0.5 1.0
123 629 16 0.5 1.0
123 629 17 0.5 1.0
123 629 18 0.5 1.0
123 629 19 0.5 1.0
123 629 20 0.5 1.0
124 601 1 0.5 1.0
124 601 2 0.5 1.0
124 601 3 0.5 1.0
124 601 4 0.5 1.0
124 601 5 0.5 1.0
124 601 6 0.5 1.0
124 601 7 0.5 1.0
124 602 1 0.5 1.0
124 602 2 0.5 1.0
124 602 3 0.5 1.0
124 602 4 0.5 1.0
124 602 5 0.5 1.0
124 602 6 0.5 1.0
124 602 7 0.5 1.0
124 602 8 0.5 1.0
124 602 9 0.5 1.0
124 602 10 0.5 1.0
124 602 11 0.5 1.0
124 602 12 0.5 1.0
124 602 13 0.5 1.0
124 603 1 0.5 1.0
124 603 2 0.5 1.0
124 603 3 0.5 1.0
124 603 4 0.5 1.0
124 603 5 0.5 1.0
124 603 6 0.5 1.0
124 603 7 0.5 1.0
124 603 8 0.5 1.0
124 603 9 0.5 1.0
124 603 10 0.5 1.0
124 603 11 0.5 1.0
124 603 12 0.5 1.0
124 603 13 0.5 1.0
124 603 14 0.5 1.0
124 603 15 0.5 1.0
124 603 16 0.5 1.0
124 603 17 0.5 1.0
124 603 18 0.5 1.0
124 603 19 0.5 1.0
124 604 1 0.5 1.0
124 604 2 0.5 1.0
124 604 3 0.5 1.0
124 604 4 0.5 1.0
124 604 5 0.5 1.0
124 604 6 0.5 1.0
124 604 7 0.5 1.0
124 604 8 0.5 1.0
124 604 9 0.5 1.0
124 604 10 0.5 1.0
124 604 11 0.5 1.0
124 604 12 0.5 1.0
124 604 13 0.5 1.0
124 604 14 0.5 1.0
124 604 15 0.5 1.0
124 604 16 0.5 1.0
124 604 17 0.5 1.0
124 604 18 0.5 1.0
124 604 19 0.5 1.0
124 604 20 0.5 1.0
124 605 1 0.5 1.0
124 605 2 0.5 1.0
124 605 3 0.5 1.0
124 605 4 0.5 1.0
124 605 5 0.5 1.0
124 605 6 0.5 1.0
124 605 7 0.5 1.0
124 605 8 0.5 1.0
124 605 9 0.5 1.0
124 605 10 0.5 1.0
124 605 11 0.5 1.0
124 605 12 0.5 1.0
124 605 13 0.5 1.0
124 605 14 0.5 1.0
124 605 15 0.5 1.0
124 605 16 0.5 1.0
124 605 17 0.5 1.0
124 605 18 0.5 1.0
124 605 19 0.5 1.0
124 606 1 0.5 1.0
124 606 2 0.5 1.0
124 606 3 0.5 1.0
124 606 4 0.5 1.0
124 606 5 0.5 1.0
124 606 6 0.5 1.0
124 606 7 0.5 1.0
124 606 8 0.5 1.0
124 606 9 0.5 1.0
124 606 10 0.5 1.0
124 606 11 0.5 1.0
124 606 12 0.5 1.0
124 606 13 0.5 1.0
124 606 14 0.5 1.0
124 606 15 0.5 1.0
124 606 16 0.5 1.0
124 606 17 0.5 1.0
124 606 18 0.5 1.0
124 607 1 0.5 1.0
124 607 2 0.5 1.0
124 607 3 0.5 1.0
124 607 4 0.5 1.0
124 607 5 0.5 1.0
124 607 6 0.5 1.0
124 607 7 0.5 1.0
124 607 8 0.5 1.0
124 607 9 0.5 1.0
124 607 10 0.5 1.0
124 607 11 0.5 1.0
124 607 12 0.5 1.0
124 607 13 0.5 1.0
124 607 14 0.5 1.0
124 607 15 0.5 1.0
124 607 16 0.5 1.0
124 608 1 0.5 1.0
124 608 2 0.5 1.0
124 608 3 0.5 1.0
124 608 4 0.5 1.0
124 608 5 0.5 1.0
124 608 6 0.5 1.0
124 608 7 0.5 1.0
124 608 8 0.5 1.0
124 608 9 0.5 1.0
124 608 10 0.5 1.0
124 608 11 0.5 1.0
124 608 12 0.5 1.0
124 608 13 0.5 1.0
124 609 1 0.5 1.0
124 609 2 0.5 1.0
124 609 3 0.5 1.0
124 609 4 0.5 1.0
124 609 5 0.5 1.0
124 609 6 0.5 1.0
124 609 7 0.5 1.0
124 609 8 0.5 1.0
124 609 9 0.5 1.0
124 609 10 0.5 1.0
124 609 11 0.5 1.0
124 609 12 0.5 1.0
124 609 13 0.5 1.0
124 609 14 0.5 1.0
124 609 15 0.5 1.0
124 609 16 0.5 1.0
124 609 17 0.5 1.0
124 610 1 0.5 1.0
124 610 2 0.5 1.0
124 610 3 0.5 1.0
124 610 4 0.5 1.0
124 610 5 0.5 1.0
124 610 6 0.5 1.0
124 610 7 0.5 1.0
124 610 8 0.5 1.0
124 610 9 0.5 1.0
124 610 10 0.5 1.0
124 610 11 0.5 1.0
124 610 12 0.5 1.0
124 610 13 0.5 1.0
124 610 14 0.5 1.0
124 610 15 0.5 1.0
124 610 16 0.5 1.0
124 610 17 0.5 1.0
124 611 1 0.5 1.0
124 611 2 0.5 1.0
124 611 3 0.5 1.0
124 611 4 0.5 1.0
124 611 5 0.5 1.0
124 611 6 0.5 1.0
124 611 7 0.5 1.0
124 611 8 0.5 1.0
124 611 9 0.5 1.0
124 611 10 0.5 1.0
124 611 11 0.5 1.0
124 611 12 0.5 1.0
124 611 13 0.5 1.0
124 611 14 0.5 1.0
124 611 15 0.5 1.0
124 611 16 0.5 1.0
124 611 17 0.5 1.0
124 611 18 0.5 1.0
124 612 1 0.5 1.0
124 612 2 0.5 1.0
124 612 3 0.5 1.0
124 612 4 0.5 1.0
124 612 5 0.5 1.0
124 612 6 0.5 1.0
124 612 7 0.5 1.0
124 612 8 0.5 1.0
124 612 9 0.5 1.0
124 612 10 0.5 1.0
124 612 11 0.5 1.0
124 612 12 0.5 1.0
124 612 13 0.5 1.0
124 612 14 0.5 1.0
124 612 15 0.5 1.0
124 612 16 0.5 1.0
124 612 17 0.5 1.0
124 612 18 0.5 1.0
124 612 19 0.5 1.0
124 612 20 0.5 1.0
124 613 1 0.5 1.0
124 613 2 0.5 1.0
124 613 3 0.5 1.0
124 613 4 0.5 1.0
124 613 5 0.5 1.0
124 613 6 0.5 1.0
124 613 7 0.5 1.0
124 613 8 0.5 1.0
124 613 9 0.5 1.0
124 613 10 0.5 1.0
124 613 11 0.5 1.0
124 613 12 0.5 1.0
124 613 13 0.5 1.0
124 613 14 0.5 1.0
124 613 15 0.5 1.0
124 613 16 0.5 1.0
124 613 17 0.5 1.0
124 613 18 0.5 1.0
124 613 19 0.5 1.0
124 613 20 0.5 1.0
124 613 21 0.5 1.0
124 614 1 0.5 1.0
124 614 2 0.5 1.0
124 614 3 0.5 1.0
124 614 4 0.5 1.0
124 614 5 0.5 1.0
124 614 6 0.5 1.0
124 614 7 0.5 1.0
124 614 8 0.5 1.0
124 614 9 0.5 1.0
124 614 10 0.5 1.0
124 614 11 0.5 1.0
124 614 12 0.5 1.0
124 614 13 0.5 1.0
124 614 14 0.5 1.0
124 614 15 0.5 1.0
124 614 16 0.5 1.0
124 614 17 0.5 1.0
124 614 18 0.5 1.0
124 615 1 0.5 1.0
124 615 2 0.5 1.0
124 615 3 0.5 1.0
124 615 4 0.5 1.0
124 615 5 0.5 1.0
124 615 6 0.5 1.0
124 615 7 0.5 1.0
124 615 8 0.5 1.0
124 615 9 0.5 1.0
124 615 10 0.5 1.0
124 615 11 0.5 1.0
124 628 1 0.5 1.0
124 628 2 0.5 1.0
124 628 3 0.5 1.0
124 628 4 0.5 1.0
124 628 5 0.5 1.0
124 628 6 0.5 1.0
124 628 7 0.5 1.0
124 629 1 0.5 1.0
124 629 2 0.5 1.0
124 629 3 0.5 1.0
124 629 4 0.5 1.0
124 629 5 0.5 1.0
124 629 6 0.5 1.0
124 629 7 0.5 1.0
124 629 8 0.5 1.0
124 629 9 0.5 1.0
124 629 10 0.5 1.0
124 629 11 0.5 1.0
124 629 12 0.5 1.0
124 629 13 0.5 1.0
124 629 14 0.5 1.0
124 629 15 0.5 1.0
125 599 1 0.5 1.0
125 599 2 0.5 1.0
125 599 3 0.5 1.0
125 599 4 0.5 1.0
125 599 5 0.5 1.0
125 599 6 0.5 1.0
125 600 1 0.5 1.0
125 600 2 0.5 1.0
125 600 3 0.5 1.0
125 600 4 0.5 1.0
125 600 5 0.5 1.0
125 600 6 0.5 1.0
125 600 7 0.5 1.0
125 600 8 0.5 1.0
125 600 9 0.5 1.0
125 600 10 0.5 1.0
125 600 11 0.5 1.0
125 601 1 0.5 1.0
125 601 2 0.5 1.0
125 601 3 0.5 1.0
125 601 4 0.5 1.0
125 601 5 0.5 1.0
125 601 6 0.5 1.0
125 601 7 0.5 1.0
125 601 8 0.5 1.0
125 601 9 0.5 1.0
125 601 10 0.5 1.0
125 601 11 0.5 1.0
125 601 12 0.5 1.0
125 601 13 0.5 1.0
125 601 14 0.5 1.0
125 601 15 0.5 1.0
125 601 16 0.5 1.0
125 601 17 0.5 1.0
125 602 1 0.5 1.0
125 602 2 0.5 1.0
125 602 3 0.5 1.0
125 602 4 0.5 1.0
125 602 5 0.5 1.0
125 602 6 0.5 1.0
125 602 7 0.5 1.0
125 602 8 0.5 1.0
125 602 9 0.5 1.0
125 602 10 0.5 1.0
125 602 11 0.5 1.0
125 602 12 0.5 1.0
125 602 13 0.5 1.0
125 602 14 0.5 1.0
125 602 15 0.5 1.0
125 602 16 0.5 1.0
125 602 17 0.5 1.0
125 602 18 0.5 1.0
125 602 19 0.5 1.0
125 602 20 0.5 1.0
125 602 21 0.5 1.0
125 603 1 0.5 1.0
125 603 2 0.5 1.0
125 603 3 0.5 1.0
125 603 4 0.5 1.0
125 603 5 0.5 1.0
125 603 6 0.5 1.0
125 603 7 0.5 1.0
125 603 8 0.5 1.0
125 603 9 0.5 1.0
125 603 10 0.5 1.0
125 603 11 0.5 1.0
125 603 12 0.5 1.0
125 603 13 0.5 1.0
125 603 14 0.5 1.0
125 603 15 0.5 1.0
125 603 16 0.5 1.0
125 603 17 0.5 1.0
125 603 18 0.5 1.0
125 603 19 0.5 1.0
125 603 20 0.5 1.0
125 603 21 0.5 1.0
125 603 22 0.5 1.0
125 604 1 0.5 1.0
125 604 2 0.5 1.0
125 604 3 0.5 1.0
125 604 4 0.5 1.0
125 604 5 0.5 1.0
125 604 6 0.5 1.0
125 604 7 0.5 1.0
125 604 8 0.5 1.0
125 604 9 0.5 1.0
125 604 10 0.5 1.0
125 604 11 0.5 1.0
125 604 12 0.5 1.0
125 604 13 0.5 1.0
125 604 14 0.5 1.0
125 604 15 0.5 1.0
125 604 16 0.5 1.0
125 604 17 0.5 1.0
125 604 18 0.5 1.0
125 604 19 0.5 1.0
125 604 20 0.5 1.0
125 604 21 0.5 1.0
125 604 22 0.5 1.0
125 605 1 0.5 1.0
125 605 2 0.5 1.0
125 605 3 0.5 1.0
125 605 4 0.5 1.0
125 605 5 0.5 1.0
125 605 6 0.5 1.0
125 605 7 0.5 1.0
125 605 8 0.5 1.0
125 605 9 0.5 1.0
125 605 10 0.5 1.0
125 605 11 0.5 1.0
125 605 12 0.5 1.0
125 605 13 0.5 1.0
125 605 14 0.5 1.0
125 605 15 0.5 1.0
125 605 16 0.5 1.0
125 605 17 0.5 1.0
125 605 18 0.5 1.0
125 605 19 0.5 1.0
125 605 20 0.5 1.0
125 605 21 0.5 1.0
125 605 22 0.5 1.0
125 606 1 0.5 1.0
125 606 2 0.5 1.0
125 606 3 0.5 1.0
125 606 4 0.5 1.0
125 606 5 0.5 1.0
125 606 6 0.5 1.0
125 606 7 0.5 1.0
125 606 8 0.5 1.0
125 606 9 0.5 1.0
125 606 10 0.5 1.0
125 606 11 0.5 1.0
125 606 12 0.5 1.0
125 606 13 0.5 1.0
125 606 14 0.5 1.0
125 606 15 0.5 1.0
125 606 16 0.5 1.0
125 606 17 0.5 1.0
125 606 18 0.5 1.0
125 606 19 0.5 1.0
125 606 20 0.5 1.0
125 606 21 0.5 1.0
125 606 22 0.5 1.0
125 607 1 0.5 1.0
125 607 2 0.5 1.0
125 607 3 0.5 1.0
125 607 4 0.5 1.0
125 607 5 0.5 1.0
125 607 6 0.5 1.0
125 607 7 0.5 1.0
125 607 8 0.5 1.0
125 607 9 0.5 1.0
125 607 10 0.5 1.0
125 607 11 0.5 1.0
125 607 12 0.5 1.0
125 607 13 0.5 1.0
125 607 14 0.5 1.0
125 607 15 0.5 1.0
125 607 16 0.5 1.0
125 607 17 0.5 1.0
125 607 18 0.5 1.0
125 607 19 0.5 1.0
125 607 20 0.5 1.0
125 607 21 0.5 1.0
125 608 1 0.5 1.0
125 608 2 0.5 1.0
125 608 3 0.5 1.0
125 608 4 0.5 1.0
125 608 5 0.5 1.0
125 608 6 0.5 1.0
125 608 7 0.5 1.0
125 608 8 0.5 1.0
125 608 9 0.5 1.0
125 608 10 0.5 1.0
125 608 11 0.5 1.0
125 608 12 0.5 1.0
125 608 13 0.5 1.0
125 608 14 0.5 1.0
125 608 15 0.5 1.0
125 608 16 0.5 1.0
125 608 17 0.5 1.0
125 608 18 0.5 1.0
125 608 19 0.5 1.0
125 608 20 0.5 1.0
125 608 21 0.5 1.0
125 609 1 0.5 1.0
125 609 2 0.5 1.0
125 609 3 0.5 1.0
125 609 4 0.5 1.0
125 609 5 0.5 1.0
125 609 6 0.5 1.0
125 609 7 0.5 1.0
125 609 8 0.5 1.0
125 609 9 0.5 1.0
125 609 10 0.5 1.0
125 609 11 0.5 1.0
125 609 12 0.5 1.0
125 609 13 0.5 1.0
125 609 14 0.5 1.0
125 609 15 0.5 1.0
125 609 16 0.5 1.0
125 609 17 0.5 1.0
125 609 18 0.5 1.0
125 609 19 0.5 1.0
125 609 20 0.5 1.0
125 609 21 0.5 1.0
125 610 1 0.5 1.0
125 610 2 0.5 1.0
125 610 3 0.5 1.0
125 610 4 0.5 1.0
125 610 5 0.5 1.0
125 610 6 0.5 1.0
125 610 7 0.5 1.0
125 610 8 0.5 1.0
125 610 9 0.5 1.0
125 610 10 0.5 1.0
125 610 11 0.5 1.0
125 610 12 0.5 1.0
125 610 13 0.5 1.0
125 610 14 0.5 1.0
125 610 15 0.5 1.0
125 610 16 0.5 1.0
125 610 17 0.5 1.0
125 610 18 0.5 1.0
125 610 19 0.5 1.0
125 610 20 0.5 1.0
125 610 21 0.5 1.0
125 611 1 0.5 1.0
125 611 2 0.5 1.0
125 611 3 0.5 1.0
125 611 4 0.5 1.0
125 611 5 0.5 1.0
125 611 6 0.5 1.0
125 611 7 0.5 1.0
125 611 8 0.5 1.0
125 611 9 0.5 1.0
125 611 10 0.5 1.0
125 611 11 0.5 1.0
125 611 12 0.5 1.0
125 611 13 0.5 1.0
125 611 14 0.5 1.0
125 611 15 0.5 1.0
125 611 16 0.5 1.0
125 611 17 0.5 1.0
125 611 18 0.5 1.0
125 611 19 0.5 1.0
125 611 20 0.5 1.0
125 612 1 0.5 1.0
125 612 2 0.5 1.0
125 612 3 0.5 1.0
125 612 4 0.5 1.0
125 612 5 0.5 1.0
125 612 6 0.5 1.0
125 612 7 0.5 1.0
125 612 8 0.5 1.0
125 612 9 0.5 1.0
125 612 10 0.5 1.0
125 612 11 0.5 1.0
125 612 12 0.5 1.0
125 629 1 0.5 1.0
125 629 2 0.5 1.0
125 629 3 0.5 1.0
125 629 4 0.5 1.0
125 629 5 0.5 1.0
125 629 6 0.5 1.0
125 629 7 0.5 1.0
126 599 1 0.5 1.0
126 599 2 0.5 1.0
126 599 3 0.5 1.0
126 599 4 0.5 1.0
126 599 5 0.5 1.0
126 599 6 0.5 1.0
126 599 7 0.5 1.0
126 599 8 0.5 1.0
126 599 9 0.5 1.0
126 599 10 0.5 1.0
126 599 11 0.5 1.0
126 600 1 0.5 1.0
126 600 2 0.5 1.0
126 600 3 0.5 1.0
126 600 4 0.5 1.0
126 600 5 0.5 1.0
126 600 6 0.5 1.0
126 600 7 0.5 1.0
126 600 8 0.5 1.0
126 600 9 0.5 1.0
126 600 10 0.5 1.0
126 600 11 0.5 1.0
126 600 12 0.5 1.0
126 600 13 0.5 1.0
126 600 14 0.5 1.0
126 600 15 0.5 1.0
126 600 16 0.5 1.0
126 600 17 0.5 1.0
126 600 18 0.5 1.0
126 600 19 0.5 1.0
126 601 1 0.5 1.0
126 601 2 0.5 1.0
126 601 3 0.5 1.0
126 601 4 0.5 1.0
126 601 5 0.5 1.0
126 601 6 0.5 1.0
126 601 7 0.5 1.0
126 601 8 0.5 1.0
126 601 9 0.5 1.0
126 601 10 0.5 1.0
126 601 11 0.5 1.0
126 601 12 0.5 1.0
126 601 13 0.5 1.0
126 601 14 0.5 1.0
126 601 15 0.5 1.0
126 601 16 0.5 1.0
126 601 17 0.5 1.0
126 601 18 0.5 1.0
126 601 19 0.5 1.0
126 601 20 0.5 1.0
126 601 21 0.5 1.0
126 602 1 0.5 1.0
126 602 2 0.5 1.0
126 602 3 0.5 1.0
126 602 4 0.5 1.0
126 602 5 0.5 1.0
126 602 6 0.5 1.0
126 602 7 0.5 1.0
126 602 8 0.5 1.0
126 602 9 0.5 1.0
126 602 10 0.5 1.0
126 602 11 0.5 1.0
126 602 12 0.5 1.0
126 602 13 0.5 1.0
126 602 14 0.5 1.0
126 602 15 0.5 1.0
126 602 16 0.5 1.0
126 602 17 0.5 1.0
126 602 18 0.5 1.0
126 602 19 0.5 1.0
126 602 20 0.5 1.0
126 602 21 0.5 1.0
126 603 1 0.5 1.0
126 603 2 0.5 1.0
126 603 3 0.5 1.0
126 603 4 0.5 1.0
126 603 5 0.5 1.0
126 603 6 0.5 1.0
126 603 7 0.5 1.0
126 603 8 0.5 1.0
126 603 9 0.5 1.0
126 603 10 0.5 1.0
126 603 11 0.5 1.0
126 603 12 0.5 1.0
126 603 13 0.5 1.0
126 603 14 0.5 1.0
126 603 15 0.5 1.0
126 603 16 0.5 1.0
126 603 17 0.5 1.0
126 603 18 0.5 1.0
126 603 19 0.5 1.0
126 603 20 0.5 1.0
126 603 21 0.5 1.0
126 604 1 0.5 1.0
126 604 2 0.5 1.0
126 604 3 0.5 1.0
126 604 4 0.5 1.0
126 604 5 0.5 1.0
126 604 6 0.5 1.0
126 604 7 0.5 1.0
126 604 8 0.5 1.0
126 604 9 0.5 1.0
126 604 10 0.5 1.0
126 604 11 0.5 1.0
126 604 12 0.5 1.0
126 604 13 0.5 1.0
126 604 14 0.5 1.0
126 604 15 0.5 1.0
126 604 16 0.5 1.0
126 604 17 0.5 1.0
126 604 18 0.5 1.0
126 604 19 0.5 1.0
126 604 20 0.5 1.0
126 605 1 0.5 1.0
126 605 2 0.5 1.0
126 605 3 0.5 1.0
126 605 4 0.5 1.0
126 605 5 0.5 1.0
126 605 6 0.5 1.0
126 605 7 0.5 1.0
126 605 8 0.5 1.0
126 605 9 0.5 1.0
126 605 10 0.5 1.0
126 605 11 0.5 1.0
126 605 12 0.5 1.0
126 605 13 0.5 1.0
126 605 14 0.5 1.0
126 605 15 0.5 1.0
126 605 16 0.5 1.0
126 605 17 0.5 1.0
126 605 18 0.5 1.0
126 606 1 0.5 1.0
126 606 2 0.5 1.0
126 606 3 0.5 1.0
126 606 4 0.5 1.0
126 606 5 0.5 1.0
126 606 6 0.5 1.0
126 606 7 0.5 1.0
126 606 8 0.5 1.0
126 606 9 0.5 1.0
126 606 10 0.5 1.0
126 606 11 0.5 1.0
126 606 12 0.5 1.0
126 606 13 0.5 1.0
126 606 14 0.5 1.0
126 606 15 0.5 1.0
126 606 16 0.5 1.0
126 606 17 0.5 1.0
126 606 18 0.5 1.0
126 606 19 0.5 1.0
126 607 1 0.5 1.0
126 607 2 0.5 1.0
126 607 3 0.5 1.0
126 607 4 0.5 1.0
126 607 5 0.5 1.0
126 607 6 0.5 1.0
126 607 7 0.5 1.0
126 607 8 0.5 1.0
126 607 9 0.5 1.0
126 607 10 0.5 1.0
126 607 11 0.5 1.0
126 607 12 0.5 1.0
126 607 13 0.5 1.0
126 607 14 0.5 1.0
126 607 15 0.5 1.0
126 607 16 0.5 1.0
126 607 17 0.5 1.0
126 607 18 0.5 1.0
126 608 1 0.5 1.0
126 608 2 0.5 1.0
126 608 3 0.5 1.0
126 608 4 0.5 1.0
126 608 5 0.5 1.0
126 608 6 0.5 1.0
126 608 7 0.5 1.0
126 608 8 0.5 1.0
126 608 9 0.5 1.0
126 608 10 0.5 1.0
126 608 11 0.5 1.0
126 608 12 0.5 1.0
126 608 13 0.5 1.0
126 608 14 0.5 1.0
126 608 15 0.5 1.0
126 608 16 0.5 1.0
126 608 17 0.5 1.0
126 608 18 0.5 1.0
126 608 19 0.5 1.0
126 609 1 0.5 1.0
126 609 2 0.5 1.0
126 609 3 0.5 1.0
126 609 4 0.5 1.0
126 609 5 0.5 1.0
126 609 6 0.5 1.0
126 609 7 0.5 1.0
126 609 8 0.5 1.0
126 609 9 0.5 1.0
126 609 10 0.5 1.0
126 609 11 0.5 1.0
126 609 12 0.5 1.0
126 609 13 0.5 1.0
126 609 14 0.5 1.0
126 609 15 0.5 1.0
126 609 16 0.5 1.0
126 609 17 0.5 1.0
126 609 18 0.5 1.0
127 599 1 0.5 1.0
127 599 2 0.5 1.0
127 599 3 0.5 1.0
127 599 4 0.5 1.0
127 599 5 0.5 1.0
127 599 6 0.5 1.0
127 599 7 0.5 1.0
127 599 8 0.5 1.0
127 600 1 0.5 1.0
127 600 2 0.5 1.0
127 600 3 0.5 1.0
127 600 4 0.5 1.0
127 600 5 0.5 1.0
127 600 6 0.5 1.0
127 600 7 0.5 1.0
127 600 8 0.5 1.0
127 600 9 0.5 1.0
127 600 10 0.5 1.0
127 600 11 0.5 1.0
127 600 12 0.5 1.0
127 600 13 0.5 1.0
127 600 14 0.5 1.0
127 600 15 0.5 1.0
127 600 16 0.5 1.0
127 600 17 0.5 1.0
127 601 1 0.5 1.0
127 601 2 0.5 1.0
127 601 3 0.5 1.0
127 601 4 0.5 1.0
127 601 5 0.5 1.0
127 601 6 0.5 1.0
127 601 7 0.5 1.0
127 601 8 0.5 1.0
127 601 9 0.5 1.0
127 601 10 0.5 1.0
127 601 11 0.5 1.0
127 601 12 0.5 1.0
127 601 13 0.5 1.0
127 601 14 0.5 1.0
127 601 15 0.5 1.0
127 601 16 0.5 1.0
127 601 17 0.5 1.0
127 601 18 0.5 1.0
127 601 19 0.5 1.0
127 601 20 0.5 1.0
127 601 21 0.5 1.0
127 602 1 0.5 1.0
127 602 2 0.5 1.0
127 602 3 0.5 1.0
127 602 4 0.5 1.0
127 602 5 0.5 1.0
127 602 6 0.5 1.0
127 602 7 0.5 1.0
127 602 8 0.5 1.0
127 602 9 0.5 1.0
127 602 10 0.5 1.0
127 602 11 0.5 1.0
127 602 12 0.5 1.0
127 602 13 0.5 1.0
127 602 14 0.5 1.0
127 602 15 0.5 1.0
127 602 16 0.5 1.0
127 602 17 0.5 1.0
127 602 18 0.5 1.0
127 603 1 0.5 1.0
127 603 2 0.5 1.0
127 603 3 0.5 1.0
127 603 4 0.5 1.0
127 603 5 0.5 1.0
127 603 6 0.5 1.0
127 603 7 0.5 1.0
127 603 8 0.5 1.0
127 603 9 0.5 1.0
127 603 10 0.5 1.0
127 603 11 0.5 1.0
127 603 12 0.5 1.0
127 604 1 0.5 1.0
127 604 2 0.5 1.0
127 604 3 0.5 1.0
127 604 4 0.5 1.0
127 604 5 0.5 1.0
127 604 6 0.5 1.0
127 604 7 0.5 1.0
127 604 8 0.5 1.0
127 604 9 0.5 1.0
127 604 10 0.5 1.0
127 604 11 0.5 1.0
127 604 12 0.5 1.0
128 600 1 0.5 1.0
128 600 2 0.5 1.0
128 600 3 0.5 1.0
128 600 4 0.5 1.0
128 600 5 0.5 1.0
128 600 6 0.5 1.0
128 600 7 0.5 1.0
128 600 8 0.5 1.0
128 600 9 0.5 1.0
128 601 1 0.5 1.0
128 601 2 0.5 1.0
128 601 3 0.5 1.0
128 601 4 0.5 1.0
128 601 5 0.5 1.0
128 601 6 0.5 1.0
128 601 7 0.5 1.0
128 601 8 0.5 1.0
128 601 9 0.5 1.0
128 601 10 0.5 1.0
128 601 11 0.5 1.0
128 601 12 0.5 1.0
128 601 13 0.5 1.0
128 601 14 0.5 1.0
128 601 15 0.5 1.0
128 601 16 0.5 1.0
128 601 17 0.5 1.0
128 602 1 0.5 1.0
128 602 2 0.5 1.0
128 602 3 0.5 1.0
128 602 4 0.5 1.0
128 602 5 0.5 1.0
128 602 6 0.5 1.0
128 602 7 0.5 1.0
128 602 8 0.5 1.0
128 602 9 0.5 1.0
128 602 10 0.5 1.0
129 599 1 0.5 1.0
129 599 2 0.5 1.0
129 599 3 0.5 1.0
129 600 1 0.5 1.0
129 600 2 0.5 1.0
129 600 3 0.5 1.0
129 600 4 0.5 1.0
129 600 5 0.5 1.0
129 601 1 0.5 1.0
129 601 2 0.5 1.0
129 601 3 0.5 1.0
129 601 4 0.5 1.0
129 601 5 0.5 1.0
129 601 6 0.5 1.0
129 601 7 0.5 1.0
129 601 8 0.5 1.0
129 601 9 0.5 1.0
129 601 10 0.5 1.0
In [239]:
with open('initial_positions.txt', 'a') as f:
    for x in np.arange(120,133):
        for y in np.arange(598,608):
            for z in range(2,40):
                if ((mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y,x] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y+1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x+1] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x-1] == 1)
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y,x+1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y,x-1] == 1)
               and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y+1,x] == 1)
               and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y-1,x-1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y-1,x+1] == 1)
               and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y+1,x-1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y+1,x+1] == 1)):
                    f.write((str(x) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
In [235]:
n
Out[235]:
407
In [192]:
fig,ax = plt.subplots(1,1)
mesh = ax.pcolormesh(mesh_mask.variables['tmask'][0,:,620,:])
ax.set_ylim((30,0))
ax.set_xlim((118,133))
fig.colorbar(mesh,ax=ax)
ax.plot(120,12,'r*')
plt.grid('on')
In [165]:
mesh_mask.variables['tmask'][0,:,614,120]
Out[165]:
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int8)
In [223]:
test = nc.Dataset('/ocean/vdo/MEOPAR/ariane-runs/test/ariane_trajectories_qualitative.nc')
In [3]:
with open('initial_positions.txt', 'a') as f:
    for x in np.arange(120,130):
        for y in np.arange(735,750):
            for z in range(2,40):
                for t in range(1,30):
                    if ((mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y,x] == 1) 
                    and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y+1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x+1] == 1) 
                    and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x-1] == 1)
                    and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y,x+1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y,x-1] == 1)
                   and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y+1,x] == 1)
                   and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y-1,x-1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y-1,x+1] == 1)
                   and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y+1,x-1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+2,y+1,x+1] == 1)):
                        f.write((str(x) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+' '+ str(t)+' 1.0\n'))
In [8]:
Jan04 = nc.Dataset('/ocean/vdo/MEOPAR/completed-runs/SalishSeaLake/LakeJan0.4/SalishSea_1h_20170101_20170107_grid_T.nc')
In [9]:
Jan04.variables['deptht'][:]
Out[9]:
array([   0.5000003 ,    1.5000031 ,    2.50001144,    3.50003052,
          4.50007057,    5.50015068,    6.50031042,    7.50062323,
          8.50123596,    9.50243282,   10.50476551,   11.50931168,
         12.51816654,   13.53541183,   14.56898212,   15.63428783,
         16.76117325,   18.00713539,   19.48178482,   21.38997841,
         24.10025597,   28.22991562,   34.68575668,   44.51772308,
         58.48433304,   76.58558655,   98.06295776,  121.86651611,
        147.08946228,  173.11448669,  199.57304382,  226.26029968,
        253.06663513,  279.93453979,  306.834198  ,  333.75018311,
        360.67453003,  387.60321045,  414.53408813,  441.46609497], dtype=float32)
In [16]:
Jan04.variables['deptht'][20:]
Out[16]:
array([  24.10025597,   28.22991562,   34.68575668,   44.51772308,
         58.48433304,   76.58558655,   98.06295776,  121.86651611,
        147.08946228,  173.11448669,  199.57304382,  226.26029968,
        253.06663513,  279.93453979,  306.834198  ,  333.75018311,
        360.67453003,  387.60321045,  414.53408813,  441.46609497], dtype=float32)
In [38]:
with open('initial_positions2.txt', 'a') as f:
    for x in np.arange(118,133):
        for y in np.arange(608,659):
            for z in range(21,30):
                if ((mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+1,y,x] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y+1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x+1] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x-1] == 1)
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+1,y,x+1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+1,y,x-1] == 1)
               and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+1,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+1,y+1,x] == 1)
               and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+1,y-1,x-1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+1,y-1,x+1] == 1)
               and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+1,y+1,x-1] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z+1,y+1,x+1] == 1)):
                    f.write((str(x) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.25) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.5) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.75) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x) +' ' + str(y+0.5) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
In [21]:
grid.variables['Bathymetry'][608:659, 118:133].max()
Out[21]:
47.0
In [ ]:
for x in np.arange(118,133):
    for y in np.arange(608,659):
        if grid.variables['Bathymetry'][y,x] >= 30:
In [30]:
July = nc.Dataset('/results/SalishSea/hindcast/01jul17/SalishSea_1h_20170701_20170701_grid_T.nc')
In [33]:
July.variables['deptht'][:][21:]
Out[33]:
array([  28.22991562,   34.68575668,   44.51772308,   58.48433304,
         76.58558655,   98.06295776,  121.86651611,  147.08946228,
        173.11448669,  199.57304382,  226.26029968,  253.06663513,
        279.93453979,  306.834198  ,  333.75018311,  360.67453003,
        387.60321045,  414.53408813,  441.46609497], dtype=float32)
In [40]:
with open('initial_positions3.txt', 'a') as f:
    for x in np.arange(118,133):
        for y in np.arange(608,659):
            for z in range(21,32):
                if ((mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y+1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x+1] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x-1] == 1)):
                    f.write((str(x) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.25) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.5) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.75) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x) +' ' + str(y+0.5) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
In [22]:
grid = nc.Dataset('/data/vdo/MEOPAR/NEMO-forcing/grid/bathymetry_201702.nc')
In [23]:
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(16,12))
bathy = ax.pcolormesh(grid.variables['Bathymetry'][:])
ax.set_ylim(590,670)
ax.set_xlim(115,135)
viz_tools.set_aspect(ax)
ax.add_patch(patches.Rectangle((118,598), 13, 18, fill=False, linewidth=3))
Out[23]:
<matplotlib.patches.Rectangle at 0x7f98c978cc50>
In [24]:
with open('initial_positions2.txt', 'a') as f:
    for x in np.arange(118,132):
        for y in np.arange(598,617):
            for z in range(21,26):
                if ((mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y+1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x+1] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x-1] == 1)):
                    f.write((str(x) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.25) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.5) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.75) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x) +' ' + str(y+0.5) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
In [ ]:
with open('initial_positions2.txt', 'a') as f:
    for x in np.arange(118,132):
        for y in np.arange(598,617):
            for z in range(21,26):
                if ((mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y+1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x+1] == 1) 
                and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y-1,x] == 1) and (mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x-1] == 1)):
                    f.write((str(x) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.25) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.5) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.75) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x) +' ' + str(y+0.5) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
In [25]:
list(range(24,25))
Out[25]:
[24]
In [27]:
with open('initial_positions2.txt', 'a') as f:
    for x in np.arange(118,132):
        for y in np.arange(598,617):
            for z in range(24,26):
                if ((mesh_mask.variables['tmask'][0,z,y,x]) == 1):
                    f.write((str(x) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.25) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.5) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x+0.75) +' ' + str(y) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
                    f.write((str(x) +' ' + str(y+0.5) +' '+ str(z+0.5)+ ' 0.5 1.0\n'))
In [ ]: