将纬度、经度和值表转换为纬度、经度和值的二维网格答案

【问题标题】：Convert Table of latitude, longitude and values to 2-D grid of lat, long and values将纬度、经度和值表转换为纬度、经度和值的二维网格
【发布时间】：2021-09-26 08:25:50
【问题描述】：

在下面的数据中，第一列是经度，第二列是纬度，从第三列到最后一列是该特定经纬度网格中从 1 月到 12 月的月度数据。

  123.00   52.50 0.8808496E+03 0.7983786E+03 0.8826313E+03 0.8459452E+03 0.8619072E+03 0.8350419E+03 0.8608338E+03 0.8610720E+03 0.8383484E+03 0.8741709E+03 0.8564337E+03 0.8842023E+03
  123.25   52.50 0.1667402E+03 0.1520321E+03 0.1676579E+03 0.1580190E+03 0.1569843E+03 0.1524035E+03 0.1564315E+03 0.1565542E+03 0.1541065E+03 0.1633005E+03 0.1634209E+03 0.1684670E+03
  123.50   52.50 0.6747873E+03 0.6210926E+03 0.6822463E+03 0.6258512E+03 0.5954875E+03 0.5802058E+03 0.5909939E+03 0.5919910E+03 0.5940483E+03 0.6468277E+03 0.6697598E+03 0.6888232E+03
  123.75   52.50 0.2467868E+04 0.2271493E+04 0.2495147E+04 0.2288896E+04 0.2177849E+04 0.2121960E+04 0.2161414E+04 0.2165062E+04 0.2172585E+04 0.2365612E+04 0.2449481E+04 0.2519201E+04
  124.00   52.50 0.1109248E+04 0.1020982E+04 0.1121510E+04 0.1028805E+04 0.9788915E+03 0.9537708E+03 0.9715045E+03 0.9731437E+03 0.9765255E+03 0.1063287E+04 0.1100984E+04 0.1132321E+04
  124.25   52.50 0.3159128E+03 0.2907748E+03 0.3194048E+03 0.2930025E+03 0.2787873E+03 0.2716329E+03 0.2766835E+03 0.2771504E+03 0.2781134E+03 0.3028230E+03 0.3135591E+03 0.3224839E+03
  124.50   52.50 0.1338592E+04 0.1232077E+04 0.1353389E+04 0.1241516E+04 0.1181283E+04 0.1150969E+04 0.1172369E+04 0.1174347E+04 0.1178428E+04 0.1283128E+04 0.1328619E+04 0.1366436E+04
  124.75   52.50 0.7045669E+03 0.6388000E+03 0.7061202E+03 0.6761815E+03 0.6880540E+03 0.6666766E+03 0.6871183E+03 0.6873259E+03 0.6695590E+03 0.6987448E+03 0.6853247E+03 0.7074897E+03
  125.00   52.50 0.3381786E+04 0.3059350E+04 0.3384892E+04 0.3261380E+04 0.3348760E+04 0.3242371E+04 0.3346889E+04 0.3347304E+04 0.3248136E+04 0.3370142E+04 0.3279667E+04 0.3387631E+04
  125.25   52.50 0.1961657E+04 0.1781027E+04 0.1967574E+04 0.1876828E+04 0.1898756E+04 0.1840622E+04 0.1895192E+04 0.1895983E+04 0.1851602E+04 0.1939479E+04 0.1911656E+04 0.1972791E+04
  125.50   52.50 0.1072950E+03 0.9878714E+02 0.1084769E+03 0.9711996E+02 0.9447763E+02 0.9202362E+02 0.9307782E+02 0.9390406E+02 0.9427554E+02 0.1027549E+03 0.1064984E+03 0.1095190E+03
  125.75   52.50 0.1514417E+03 0.1394381E+03 0.1531092E+03 0.1370604E+03 0.1333164E+03 0.1293685E+03 0.1313361E+03 0.1325040E+03 0.1330356E+03 0.1450181E+03 0.1503177E+03 0.1545795E+03
  126.00   52.50 0.4479888E+03 0.4084135E+03 0.4529629E+03 0.4214777E+03 0.4226213E+03 0.4140549E+03 0.4204238E+03 0.4224188E+03 0.4175742E+03 0.4413225E+03 0.4433801E+03 0.4573489E+03
  126.25   52.50 0.1038578E+02 0.9562582E+01 0.1050013E+02 0.9399520E+01 0.9142758E+01 0.8872013E+01 0.9006948E+01 0.9087042E+01 0.9123500E+01 0.9945253E+01 0.1030870E+02 0.1060096E+02
   98.50   52.25 0.2600510E+01 0.2401866E+01 0.2600510E+01 0.2534295E+01 0.2317481E+01 0.2166105E+01 0.2232320E+01 0.2270205E+01 0.2251266E+01 0.2440210E+01 0.2534295E+01 0.2600510E+01
   99.25   52.25 0.2019357E+02 0.1865105E+02 0.2019357E+02 0.1967939E+02 0.1799578E+02 0.1682032E+02 0.1733449E+02 0.1762867E+02 0.1748161E+02 0.1894880E+02 0.1967939E+02 0.2019357E+02
  120.75   52.25 0.2512760E+02 0.2285111E+02 0.2528853E+02 0.2298190E+02 0.2178992E+02 0.2072507E+02 0.2038844E+02 0.2111930E+02 0.2130790E+02 0.2376282E+02 0.2485684E+02 0.2504733E+02
  121.00   52.25 0.8857477E+03 0.8055014E+03 0.8914200E+03 0.8101117E+03 0.7680945E+03 0.7305585E+03 0.7186925E+03 0.7444552E+03 0.7511031E+03 0.8376392E+03 0.8762033E+03 0.8829180E+03
  121.25   52.25 0.2084019E+04 0.1895213E+04 0.2097365E+04 0.1906060E+04 0.1807200E+04 0.1718884E+04 0.1690965E+04 0.1751581E+04 0.1767222E+04 0.1970827E+04 0.2061562E+04 0.2077361E+04
  121.50   52.25 0.7002205E+03 0.6367824E+03 0.7047048E+03 0.6404270E+03 0.6072106E+03 0.5775369E+03 0.5681562E+03 0.5885227E+03 0.5937784E+03 0.6621887E+03 0.6926752E+03 0.6979835E+03
  121.75   52.25 0.1565343E+04 0.1423671E+04 0.1575358E+04 0.1431346E+04 0.1356564E+04 0.1277269E+04 0.1269264E+04 0.1314830E+04 0.1326676E+04 0.1480163E+04 0.1548493E+04 0.1560347E+04
  122.00   52.25 0.8609155E+03 0.7802265E+03 0.8635948E+03 0.8108029E+03 0.8050565E+03 0.7695794E+03 0.7816993E+03 0.7938904E+03 0.7827984E+03 0.8381255E+03 0.8421456E+03 0.8595789E+03
  122.25   52.25 0.1371758E+04 0.1241285E+04 0.1374083E+04 0.1308128E+04 0.1323301E+04 0.1272367E+04 0.1303039E+04 0.1313615E+04 0.1283834E+04 0.1351988E+04 0.1335317E+04 0.1370599E+04
  122.50   52.25 0.8593264E+03 0.7785834E+03 0.8617936E+03 0.8110353E+03 0.8078933E+03 0.7730782E+03 0.7863868E+03 0.7976119E+03 0.7852496E+03 0.8383423E+03 0.8398946E+03 0.8580957E+03
  122.75   52.25 0.5374568E+02 0.4888142E+02 0.5408952E+02 0.4914493E+02 0.4657730E+02 0.4385473E+02 0.4357987E+02 0.4514437E+02 0.4555110E+02 0.5082106E+02 0.5316713E+02 0.5357415E+02
  123.00   52.25 0.4366411E+03 0.3952134E+03 0.4371731E+03 0.4206180E+03 0.4309849E+03 0.4173623E+03 0.4306644E+03 0.4307356E+03 0.4183496E+03 0.4346468E+03 0.4237498E+03 0.4376422E+03
  123.25   52.25 0.5455102E+03 0.5015980E+03 0.5512159E+03 0.5071299E+03 0.4848490E+03 0.4722130E+03 0.4814114E+03 0.4821741E+03 0.4828020E+03 0.5241220E+03 0.5407183E+03 0.5562471E+03
  123.50   52.25 0.3113906E+03 0.2866125E+03 0.3148327E+03 0.2888084E+03 0.2747966E+03 0.2677446E+03 0.2727229E+03 0.2731830E+03 0.2741324E+03 0.2984882E+03 0.3090706E+03 0.3178677E+03

根据这些数据，我想制作一个单独的二维数组，其中包含纬度、经度和单个月份的数据。我可以使用以下代码提取纬度和经度值列并制作它们的二维网格：

xx,yy = np.meshgrid(np.unique(longitude),np.unique(latitude))

但是，我很难尝试制作与这些二维纬度和经度值相对应的特定月份的二维网格。我确实尝试了以下链接Python numpy: create 2d array of values based on coordinates。但是，我无法绘制这些值，因为坐标是浮点数而不是整数，并且数据没有正确排列，并且只有特定的经纬度网格中可用的值，中间有很多缺失的数据。

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

我假设您的数据如下：

您的数据是一个 n 行 14 列的矩阵，其中第 1 列和第 2 列是纬度和经度数据。
接下来我假设每个月都按顺序排列，即第 3 列是 1 月，第 4 列是 2 月，等等

有了这个，我们可以通过花哨的索引提取必要的数据。一般格式为：

month_data = data[:, [0, 1, month_column]]

一些具体的例子是：

january_data = data[:, [0, 1, 2]]
february_data = data[:, [0, 1, 3]]
july_data = data[:, [0, 1, 8]]

【讨论】：