准备数据以在Matplotlib的底图中绘制轮廓

时间:2012-09-24 15:58:52

标签: numpy plot matplotlib contour matplotlib-basemap

我很难用Matplotlib绘制底图,我对它很新,所以我希望得到一些帮助。

我有以下格式的数据:

[ (lat1, lon1, data1), 
  (lat2, lon2, data2),
  (lat3, lon3, data3),
  ...
  (latN, lonN, dataN) ]

以下是一些示例数据:

(32.0, -128.5, 3.99)
(31.0, -128.0, 3.5027272727272734)
(31.5, -128.0, 3.7383333333333333)
(32.0, -128.0, 3.624)
(32.5, -128.0, 3.913157894736842)
(33.0, -128.0, 4.443333333333334)

最后,这里有一些关于我计划绘制的数据的基本统计数据:

LAT MIN:  22
LAT MAX:  50
LAT LEN:  1919
LON MIN:  -128
LON MAX:  -97
LON LEN:  1919
DATA MIN: 0
DATA MAX: 12
DATA LEN:  1919

我需要在美国大陆的底图上绘制轮廓图。在我的生活中,我似乎无法弄清楚如何设置绘图数据。

我读到X轴(LATS)需要是np.array,而Y轴(LONS)需要是np.array,而Z(DATA)需要是MxN矩阵,其中M = len(LATS)和N = len(LONS)。所以对我来说,我认为Z是一个对角矩阵,其中对角线包含对角线上的数据,这是在DATA中找到的与LATS和LONS索引相对应的值。

这是我的代码:

def show_map(self, a):

    a = sorted(a, key = lambda entry: entry[0])     # sort by latitude
    a = sorted(a, key = lambda entry: entry[1])     # then sort by longitude

    lats = [ x[0] for x in a ]
    lons = [ x[1] for x in a ]
    data = [ x[2] for x in a ]

    lat_min = min(lats)
    lat_max = max(lats)
    lon_min = min(lons)
    lon_max = max(lons)
    data_min = min(data)
    data_max = max(data)

    x = np.array(lats)
    y = np.array(lons)
    z = np.diag(data)

    m = Basemap(
        projection = 'merc',
        llcrnrlat=lat_min, urcrnrlat=lat_max,
        llcrnrlon=lon_min, urcrnrlon=lon_max,
        rsphere=6371200., resolution='l', area_thresh=10000
        lat_ts = 20, resolution = 'c'
    )

    fig = plt.figure()
    plt.subplot(211)
    ax = plt.gca()

    # draw parallels
    delat = 10.0
    parallels = np.arange(0., 90, delat)
    m.drawparallels(parallels, labels=[1,0,0,0], fontsize=10)

    # draw meridians
    delon = 10.
    meridians = np.arange(180.,360.,delon)
    m.drawmeridians(meridians,labels=[0,0,0,1],fontsize=10)

    # draw map features
    m.drawcoastlines(linewidth = 0.50)
    m.drawcountries(linewidth = 0.50)
    m.drawstates(linewidth = 0.25)

    ny = z.shape[0]; nx = z.shape[1]        # make grid
    lo, la = m.makegrid(nx, ny)
    X, Y = m(lo, la)
    clevs = [0,1,2.5,5,7.5,10,15,20,30,40,50,70,100,150,200,250,300,400,500,600,750]
    cs = m.contour(X, Y, z, clevs)

    plt.show()

然而,我得到的情节是:http://imgur.com/li1Wg。我需要这样的效果:http://matplotlib.org/basemap/_images/plotprecip.png

有人可以指出我做错了什么并帮助我策划这个吗?谢谢。

由于

3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

我想出了怎么做。这是我最后编写的代码,我认为这可以帮助其他用户。如果有更好的方法,请说明,因为我是Matplotlib的新手。

https://gist.github.com/3789221

答案 1 :(得分:1)

你的链接要点是一个解决方案,但在另一个地方仍然是错误的。

在你的问题和链接的要点中,你用lon和lat切换x和y坐标。

x代表lon

y代表lat

因此,您的链接要点仍然会得到错误的结果。

答案 2 :(得分:0)

你为什么写作:

z = np.diag(data) 

documentationnumpy.diag(v, k=0)提取对角线或构造对角线阵列。 那应该是为什么你只得到价值的“对角线区域”......