如何根据 shapefile 屏蔽特定的数组数据答案

【问题标题】：how to mask the specific array data based on the shapefile如何根据 shapefile 屏蔽特定的数组数据
【发布时间】：2016-04-07 17:41:16
【问题描述】：

这是我的问题：

二维 numpy 数组数据表示每个网格空间的某些属性
shapefile 作为研究区域（如城市）的行政区划。

例如：

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

整个区域有40x40的网格网络，我想提取紫色区域内的数据。换句话说，我想屏蔽行政之外的数据。边界到 np.nan。

我的早期尝试

我标记网格编号并选择特定的数组数据到 np.nan 中。

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

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

谁能告诉我一个更简单的方法来实现目标？

添加

找到答案here 可以将栅格数据绘制到shapefile中，但数据本身不会改变。

更新-2016-01-16

在一些答案的启发下，我已经解决了这个问题。
对此目标感兴趣的人，请查看我问过的这两个帖子：
1.Testing point with in/out of a vector shapefile
2.How to use set clipped path for Basemap polygon

关键步骤是测试我已经转换为 shapely.polygon 的 shapefile 内部/外部的点。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy matplotlib matplotlib-basemap

【解决方案1】：

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，您可以使用上述答案中建议的 shapely contains 方法。您可以通过递归细分空间来加速计算，如本要点所示（但 matplotlib 解决方案在我的测试中快 1.5 倍）：

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

【讨论】：

【解决方案2】：

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内。有关如何将 shapefile 光栅化为与目标蒙版相同尺寸的数组的更多详细信息，请参阅here

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

第 2 步。创建你的面具

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

【讨论】：