import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap # Import the Basemap toolkit
import xarray as xr
import sys 

file = sys.argv[1:]
dset = xr.open_dataset(str(file[0]))
lon_min = np.asscalar(np.min(dset.clon))
lon_max = np.asscalar(np.max(dset.clon))
lat_min = np.asscalar(np.min(dset.clat))
lat_max = np.asscalar(np.max(dset.clat))
print('Longitude min. %7.4f, max. %7.4f' % (np.rad2deg(lon_min),np.rad2deg(lon_max)) )
print('Latitude min. %7.4f, max. %7.4f' % (np.rad2deg(lat_min),np.rad2deg(lat_max)) )

def get_projection(dset):
    lon_center = np.rad2deg(dset.clon.values).mean()
    lat_center = np.rad2deg(dset.clat.values).mean()
    x, y = np.rad2deg(dset.clon.values), np.rad2deg(dset.clat.values)
    m = Basemap(projection='nsper',lon_0=lon_center, lat_0=lat_center,
                resolution='l',satellite_height=15000000)
    m.drawcountries(linewidth=0.5, color='black')
    m.shadedrelief()
    x, y = m(x, y)
    return(m, x, y)

fig = plt.figure(figsize=(10,10))
m, x, y = get_projection(dset)
z = np.ones(x.shape)
m.contourf(x, y, z, tri=True, alpha=0.4, levels=(1.,2.), colors='red')
plt.show(block=True)