准备数据以在 Matplotlib 的底图中绘制轮廓答案

【问题标题】：Preparing data to plot contours in Matplotlib's Basemap准备数据以在 Matplotlib 的底图中绘制轮廓
【发布时间】：2012-09-16 03:04:00
【问题描述】：

我很难用 Matplotlib 绘制底图，而且我对它还很陌生，所以我希望能得到一些帮助。

我有以下格式的数据：

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

这里是一些示例数据：

(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，这里有一些关于我打算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等高线图。对于我的一生，我似乎无法弄清楚如何设置数据以进行绘图。

我读到 X 轴 (LATS) 需要是 np.array，Y 轴 (LONS) 需要是 np.array，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，即在 DATA 中找到的值对应于 LATS 和 LONS 的索引。

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。我需要一些东西来达到这种效果：http://matplotlib.org/basemap/_images/plotprecip.png

有人能指出我做错了什么并帮我策划吗？谢谢。

谢谢

【问题讨论】：

可能您需要将 x、y 和 z 数组从一维数组重塑为 N 维数组（其中 N > 1）。希望这会有所帮助。
@khan，您能否向我提供有关如何执行此操作的更多详细信息？作为一个整体，我对 numpy 和 matplotlib 有点陌生，所以我正在阅读它。 x 和 y 实际上是纬度和经度值的列表（分别）。我不明白为什么它们应该是 N 维数组。
我能够执行以下操作并使其作为常规绘图工作（pyplot.contour(...) 而不是 basemap.contour(...)）pastebin.com/keiSHwPL
但是，当我对 Basemap.contour(...) 执行相同操作时，使用此代码：pastebin.com/qBSUu79E，我收到错误：pastebin.com/V97vRNJ9
@daneil：尝试通过 np.reshape(m, n) 重塑数据，其中 m 和 n 是新矩阵的维度。

标签： numpy plot matplotlib contour matplotlib-basemap

【解决方案1】：

你为什么要写：

z = np.diag(data)

从documentation，numpy.diag(v, k=0) 提取对角线或构造对角线数组。这应该就是为什么你只能得到一个“对角线区域”的值......

【讨论】：

我错了。起初，我认为 z 需要是一个二维数组（？）/矩阵，因为轮廓需要一个二维数组并且只是盲目地使用它。

【解决方案2】：

我想出了怎么做。这是我最后写的代码，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

【讨论】：

【解决方案3】：

您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。

在您的问题和链接的要点中，您使用 lon 和 lat 切换了 x 和 y 坐标。

x代表lon

y代表纬度

因此，您的链接要点仍然会得到错误的结果。

【讨论】：