Python補間による等値線図の描画

最近、限られたサイトに基づいて補間等値線図を描く必要があります.私はコードに注釈をつけて、すでに他の人のクエリーを用意して、文の中で言及したデータについてtxtフォーマットで、私も直接データを下に貼りました.まとめ:地図に等値線を描画するには:

は、基本的な図面フレームワークを決定する.

収集データを取得し、地図とマッピングし、マッピングデータに基づいて補間する.scipy.interpolate.griddataパケットの補間は比較的速く、よく使われる3つの補間方法はliner(三角形ベースの線形補間法)、cubic(三角形ベースの3次補間法)、nearest(最近の隣接補間法)であり、これらの方法はデータ点に一致するサーフェスタイプを定義し、'cubic'方法は平滑なサーフェスを生成し、'linear'と'nearest'はそれぞれ1次導関数と0次導関数が不連続である.

グリッド補間データに基づく図面

# -*- coding: utf-8 -*-
@author: Adwiy Wang
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.mlab import griddata
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import Normalize
from scipy.interpolate import griddata as gd

#         
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111, axisbg='w', frame_on=False)

#     
data = pd.read_csv('datam.txt', delim_whitespace=True)
norm = Normalize()

#       
lllon = 21
lllat = -18
urlon = 34
urlat = -8

#     
m = Basemap(
    projection = 'merc',
    llcrnrlon = lllon, llcrnrlat = lllat, urcrnrlon = urlon, urcrnrlat = urlat,
    resolution='h')

#              
data['projected_lon'], data['projected_lat'] = m(*(data.Lon.values, data.Lat.values))

#           
numcols, numrows = 1000, 1000
xi = np.linspace(data['projected_lon'].min(), data['projected_lon'].max(), numcols)
yi = np.linspace(data['projected_lat'].min(), data['projected_lat'].max(), numrows)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

#   
x, y, z = data['projected_lon'].values, data['projected_lat'].values, data.Z.values
zi = gd(
    (data[['projected_lon', 'projected_lat']]),
    data.Z.values,
    (xi, yi),
    method='cubic')

#       
m.drawmapboundary(fill_color = 'white')
m.fillcontinents(color='#C0C0C0', lake_color='#7093DB')
m.drawcountries(
    linewidth=.75, linestyle='solid', color='#000073',
    antialiased=True,
    ax=ax, zorder=3)

m.drawparallels(
    np.arange(lllat, urlat, 2.),
    color = 'black', linewidth = 0.5,
    labels=[True, False, False, False])
m.drawmeridians(
    np.arange(lllon, urlon, 2.),
    color = '0.25', linewidth = 0.5,
    labels=[False, False, False, True])

#       
con = m.contourf(xi, yi, zi, zorder=4, alpha=0.6, cmap='jet')
#      
m.scatter(
    data['projected_lon'],
    data['projected_lat'],
    color='#545454',
    edgecolor='#ffffff',
    alpha=.75,
    s=50 * norm(data['Z']),
    cmap='jet',
    ax=ax,
    vmin=zi.min(), vmax=zi.max(), zorder=4)

#     、     
cbar = plt.colorbar(con,orientation='horizontal', fraction=.057, pad=0.05)
cbar.set_label("Mean Rainfall - mm")

m.drawmapscale(
    24., -9., 28., -13,
    100,
    units='km', fontsize=10,
    yoffset=None,
    barstyle='fancy', labelstyle='simple',
    fillcolor1='w', fillcolor2='#000000',
    fontcolor='#000000',
    zorder=5)

plt.title("Mean Rainfall")
plt.savefig("rainfall.png", format="png", dpi=300, transparent=True)
plt.show()

データファイル:datam.txt

Lon   Lat     Z
32.6  -13.6   41
27.1  -16.9   43
32.7  -10.2   46
24.2  -13.6   33
28.5  -14.4   43
28.1  -12.6   33
27.9  -15.8   46
24.8  -14.8   44
31.1  -10.2   35
25.9  -13.5   24
29.1   -9.8   10
25.8  -17.8   39
33.2  -12.3   44
28.3  -15.4   46
27.6  -16.1   47
28.9  -11.1   31
31.3   -8.9   39
31.9  -13.3   45
23.1  -15.3   31
31.4  -11.9   39
27.1  -15.0   42
24.4  -11.8   15
28.6  -13.0   39
31.3  -14.3   44
23.3  -16.1   39
30.2  -13.2   38
24.3  -17.5   32
26.4  -12.2   23
23.1  -13.5   27