Question

这是我的问题：

2-d numpy数组数据表示每个网格空间的一些属性
shapefile作为学习区域（如城市）的行政区划。

例如：

http://i4.tietuku.com/84ea2afa5841517a.png

整个区域有40x40网格网络，我想提取紫色区域内的数据。换句话说，我想掩盖管理之外的数据边界到np.nan。

我的早期尝试

我标记网格编号并将特定的数组数据选择为np.nan。

http://i4.tietuku.com/523df4783bea00e2.png

 value[0,:] = np.nan
 value[1,:] = np.nan
       .
       . 
       .
       .

有人能告诉我一个更容易实现目标的方法吗？

添加

找到答案here，它可以将栅格数据绘制成shapefile，但数据本身并没有改变。

更新-2016-01-16

我已经用一些答案启发了解决这个问题对此目标感兴趣的人，请查看我提出的这两个帖子：
1. Testing point with in/out of a vector shapefile
2. How to use set clipped path for Basemap polygon

关键步骤是测试shapefile内/外的点，我已经将其转换为shapely.polygon。

Answer 1

步骤1.栅格化shapefile

创建一个函数，可以确定坐标(x, y)处的点是否在该区域中。有关如何将shapefile栅格化为与目标掩码具有相同尺寸的数组的详细信息，请参阅here

def point_is_in_mask(mask, point):
    # this is just pseudocode
    return mask.contains(point)

步骤2.创建面具

mask = np.zeros((height, width))
value = np.zeros((height, width))
for y in range(height):
    for x in range(width):
        if not point_is_in_mask(mask, (x, y)):
            value[y][x] = np.nan

Answer 2

最好使用matplotlib：

def outline_to_mask(line, x, y):
    """Create mask from outline contour

    Parameters
    ----------
    line: array-like (N, 2)
    x, y: 1-D grid coordinates (input for meshgrid)

    Returns
    -------
    mask : 2-D boolean array (True inside)
    """
    import matplotlib.path as mplp
    mpath = mplp.Path(line)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    points = np.array((X.flatten(), Y.flatten())).T
    mask = mpath.contains_points(points).reshape(X.shape)
    return mask

或者，您可以使用上面答案中建议的shapely包含方法。您可以通过递归地细分空间来加速计算，如此要点所示（但matplotlib解决方案在我的测试中快了1.5倍）：

https://gist.github.com/perrette/a78f99b76aed54b6babf3597e0b331f8

如何根据shapefile屏蔽特定的数组数据

这是我的问题：

例如：

我的早期尝试

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更新-2016-01-16

2 个答案: