在Python

Question

我无法想出将非规则网格上的卫星数据转换为全球0.25 x 0.25度网格的最有效方法。

我有一个二维卫星数据阵列，以及两个相应的二维阵列，给出每个像素的纬度和经度。

当我使用pcolormesh绘图时，它看起来像这样：

m.pcolormesh(lon, lat, windSpeed)

我想将这些数据插入0.25 x 0.25 deg网格

lonGrid = arange(-180, 180, res)
latGrid = arange(-90, 90, res)
lonGrid,latGrid = meshgrid(lonGrid,latGrid)

我已经尝试过使用mpl_toolkits.basemap.interp（）函数，但我无法弄清楚如何让我的lat和lon点对我单调增加，这是函数所需要的。我可以ravel（）我的lon网格，将它排序为增加，然后使用argsort以相同的方式对windSpeed和lat网格进行排序......但是lat不会单调增加。

lon = lon.ravel()
lat = lat.ravel()
windSpeed = windSpeed.ravel()

lon[lon > 180] = lon[lon > 180] - 360

lonSortInds = argsort(lon)

result = mpl_toolkits.basemap.interp(windSpeed2, lon2, lat2, lonGrid, latGrid, checkbounds=False, masked=True, order=1)

lat = lat[lonSortInds]
windSpeed = windSpeed[lonSortInds]

lon = sort(lon)

result = mpl_toolkits.basemap.interp(windSpeed, lon, lat, lonGrid, latGrid, checkbounds=False, masked=False, order=1)

  

ValueError：xin和yin必须增加！

最好的办法是什么？

Answer 1

在我刚刚遇到的类似错误中，我通过执行不同类型的重新订购来修复它。

如果您的纬度没有增加，您可以尝试：

np.flipud(lat) np.flipud(windSpeed)

或者如果它的经度没有增加那么：

np.fliplr(lon) np.fliplr(windSpeed)

这解决了我遇到的类似问题。