<div dir="ltr">Dear fellow NCL users,<div><br></div><div>I am trying to perform an EOF analysis on daily olr anomalies. I tried to extract the values of eof_ts but they are very large (-100 to 100). Based from the documentation (<a href="http://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Contributed/eofunc_Wrap.shtml">http://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Contributed/eofunc_Wrap.shtml</a>), the values should be weighted first.  Attached is the script that I am using.</div><div><br></div><div>Here is the link to the data:</div><div><br></div><div>[Link to the anomalies] <a href="https://drive.google.com/file/d/0B9faET7Bc2o8eHZKSi1qX3JLeFU/view?usp=sharing" target="_blank">https://drive.google.com/file/<wbr>d/<wbr>0B9faET7Bc2o8eHZKSi1qX3JLeFU/<wbr>view?usp=sharing</a><br></div><div><br></div><div>[Link to the raw data] <a href="https://drive.google.com/file/d/0B9faET7Bc2o8RjhGM2E1Ni1MTVU/view?usp=sharing" target="_blank">https://drive.google.<wbr>com/file/d/<wbr>0B9faET7Bc2o8RjhGM2E1Ni1MTVU/<wbr>view?usp=sharing</a></div><div><br></div><div>I encountered the following errors:</div><div><br></div><div><b>fatal:conform: the dimensions sizes of the second argument do not match those indicated by the third argument</b><br></div><div><b><br></b></div><div>This part of the code is the problem.</div><div><br></div><div><div>  rad    = 4.*atan(1.)/180.</div><div>  clat   = f-&gt;lat</div><div>  clat   = sqrt( cos(rad*clat) )</div><div>;*****************************<wbr>*******************</div><div>;Weight all observation</div><div>;*****************************<wbr>*******************</div><div>  pw     = y</div><div> <b> pw     = y*conform(y, clat, 1)</b></div><div>  </div><div>  xw     = pw({lat|latS:latN},{lon|lonL:<wbr>lonR},time|:)</div><div><br></div><div>  eof    = eofunc_Wrap(xw,neof, False)</div><div>  eof_ts = eofunc_ts_Wrap(xw,eof,False)</div></div><div><br></div><div><br></div><div>Also, I would like to plot a similar figure attached to this mail. The attached figure is Amplitude of the PC&#39;s (y axis) versus the days (x) axis averaged from 1979-1992.</div><div><br></div><div>Any suggestion on how can I do this correctly?</div><div>I&#39;ll appreciate any help.</div><div><br></div><div><br></div><div>Sincerely,</div><div><br></div><div>Lyndon </div></div>