底图和 numpy 二维数组

【问题标题】：Basemap and numpy 2d array底图和 numpy 二维数组
【发布时间】：2014-05-03 16:19:47
【问题描述】：

我在栅格中有一些物理数据作为 numpy 数组（电磁场密度）。我知道它的角的纬度、经度和像素大小。我知道如何通过将坐标从 lat,lon 逐点转换为 x,y 来将我的栅格与 Basemap 绘图相结合，但是这需要太多时间，因为数组中有超过 10k 个点。那么，还有其他方法可以在 Basemap 上绘制我的数据吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib-basemap

【解决方案1】：

width = 200
height = 300
lllon, lllat, urlon, urlat = -144.99499512, -59.95500183, -65.03500366, 60.00500107
dlon = (urlon-lllon) / width
dLat = (urlat-lllat) / height
baseArray = np.fromfunction(lambda y,x: (1000.0 / (width + height)) * (y+x), (height, width), dtype = float)
lons = np.arange(lllon, urlon, dlon)
lats = np.arange(lllat, urlat, dLat)
lons, lats = np.meshgrid(lons, lats)

fig = plt.figure()
plt.title("The Plot")
m = Basemap(projection='cyl',
          resolution = 'c',
          llcrnrlon = lllon, llcrnrlat = lllat,
          urcrnrlon =urlon, urcrnrlat = urlat
)

m.pcolormesh(lons, lats, baseArray, shading='flat', latlon=True)
plt.show()

【讨论】：

我就是这样做的。创建颜色网格似乎很快，但显示速度非常慢。