如何检查坐标网格中是否存在坐标对（纬度，经度）？答案

【问题标题】：How to check if a coordinate pair (lat,lon) exists in a coordinate grid?如何检查坐标网格中是否存在坐标对（纬度，经度）？
【发布时间】：2019-07-31 15:49:58
【问题描述】：

我有一种算法，可以在满足某些条件时使用地理坐标计算形状。该算法输出一个纬度列表和一个经度列表，如下所示。所以 lat[0] 和 lon[0] 将代表一个坐标对。我想创建一个经纬度地图形状的布尔数组，如果算法输出中存在相应的坐标点，则索引将为真。我有来自 netcdf 文件的原始纬度和经度信息，但是如何制作一个可以与算法输出进行比较的二维坐标点数组，然后使用匹配的索引来制作这个布尔数组？

我尝试将纬度和经度组合成一个数组。 len(lat) = 81, len(lon) = 480 我需要一个 (81,480) 数组。我想我必须使用一个 numpy where 函数来确定坐标对匹配的位置。

lat_alg = [-47.25 -47.25 -47.25 -48.   -48.   -48.   -48.   -48.   -48.   -48.
 -48.   -48.75 -48.75 -48.75 -48.75 -48.75 -48.75 -49.5  -49.5  -49.5
 -49.5  -50.25 -50.25 -50.25]
lon_alg = [225.75 226.5  227.25 226.5  227.25 228.   228.75 229.5  230.25 231.
 231.75 228.   228.75 229.5  230.25 231.   231.75 229.5  230.25 231.
 231.75 230.25 231.   231.75]

我创建的布尔数组是... ar_tracker = np.zeros((len(lat),len(lon)))

我希望在坐标匹配的地方输出为 1。

【问题讨论】：

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标签： python numpy logic geography

【解决方案1】：

由于您有真实值，因此您无法使用== 进行检查。所以我们必须使用受不等式限制的窗口。结果，我们获得了所选窗口内元素的索引（本例中为 11 和 12）

# 1. build numpy arrays
lat = np.array([-47.25, -47.25, -47.25, -48.,   -48.,   -48.,   -48.,   -48.,   -48.,   -48., -48.,   -48.75, -48.75, -48.75, -48.75, -48.75, -48.75, -49.5,  -49.5,  -49.5, -49.5,  -50.25, -50.25, -50.25])
lon= np.array([225.75, 226.5,  227.25, 226.5,  227.25, 228.,   228.75, 229.5,  230.25, 231., 231.75, 228.,   228.75, 229.5,  230.25, 231.,   231.75, 229.5,  230.25, 231., 231.75, 230.25, 231., 231.75])


# 2. pick the values in the desired window for each data series, set to zeros the others
La = np.where( (lat> -49.0) & (lat<-48), lat, 0*lat)
Lo = np.where( (lon>226) & (lon<229), lon, 0*lon)

#3. give the indices where both series are non-zero
ind = np.argwhere(np.abs(Lo*La)>0.0001)
ind
array([[11],
       [12]], dtype=int64)

或者如果您更喜欢带有布尔值的数组：

(np.abs(Lo*La)>0.0001).astype(int)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0])

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

import numpy as np

lat_alg = np.array([-47.25, -47.25, -47.25, -48., -48., -48., -48., -48., -48.,
                    -48., -48., -48.75, -48.75, -48.75, -48.75, -48.75, -48.75,
                    -49.5, -49.5, -49.5, -49.5, -50.25, -50.25, -50.25])
lon_alg = np.array([225.75, 226.5, 227.25, 226.5, 227.25, 228., 228.75, 229.5,
                    230.25, 231., 231.75, 228., 228.75, 229.5, 230.25, 231.,
                    231.75, 229.5, 230.25, 231., 231.75, 230.25, 231., 231.75])

desired_position = np.array([-47.5, 228])
tolerance = 1

lat = np.abs(lat_alg - desired_position[0]) <= tolerance
lon = np.abs(lon_alg - desired_position[1]) <= tolerance 

desired_area = np.outer(lat, lon).astype(int)

如果您想比较精确匹配而不是坐标windows，请尝试使用numpy.isclose 以避免浮点差异：

import numpy as np

lat_alg = np.array([-47.25, -47.25, -47.25, -48., -48., -48., -48., -48., -48.,
                    -48., -48., -48.75, -48.75, -48.75, -48.75, -48.75, -48.75,
                    -49.5, -49.5, -49.5, -49.5, -50.25, -50.25, -50.25])
lon_alg = np.array([225.75, 226.5, 227.25, 226.5, 227.25, 228., 228.75, 229.5,
                    230.25, 231., 231.75, 228., 228.75, 229.5, 230.25, 231.,
                    231.75, 229.5, 230.25, 231., 231.75, 230.25, 231., 231.75])

desired_position = np.array([-47.5, 228])

lat = np.isclose(lat_alg - desired_position[0], 0)
lon = np.isclose(lon_alg - desired_position[1], 0)

exact_matches = np.outer(lat, lon).astype(int)

desired_area 和 exact_matches 都是形状为 (len(lat), len(lon)) 的二维数组。

【讨论】：

【解决方案3】：

为了完全确定该对是否存在，我建议您构建一个元组列表，其中每个元组包含一对 (lat,lon)。例如：

def Mesh(X,Y):
    A=[]
    for x,y in zip(X,Y):
        A.append((x,y))

    return A

Coord=Mesh(lat_alg,lon_alg)

然后，如果你知道你的网格分辨率，你可以很容易地检查一对如下：

coord=(-49.5,230.25)

if coord in Coord:
    print('True')
else:
    print('False')

【讨论】：