在 python 和 matplotlib 中带有线条的地理数据图/地图

Question

我记得在一篇博客文章中看到了一种可视化地理数据的好方法。它只是代表纬度的线和要显示的变量的线的高点。我试着在下面的图片上画出它：

你们中的一些人还记得图书馆甚至是解释如何生成这些地图的博客文章吗？ （我依稀记得是matplotlib & python，但我很可能是错的）

Answer 1

我认为这是您想要的 - 在 3d 轴上绘制恒定纬度线。我已经解释了每个部分在 cmets 中的作用

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import itertools

#read in data from csv organised in columns labelled 'lat','lon','elevation'
data = np.recfromcsv('elevation-sample.csv', delimiter=',')

# create a 3d axis on a figure
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# Find unique (i.e. constant) latitude points
id_list = np.unique(data['lat'])

# stride is how many lines to miss.  set to 1 to get every line
# higher to miss more
stride = 5

# Extract each line from the dataset and plot it on the axes
for id in id_list[::stride]:
    this_line_data = data[np.where(data['lat'] == id)]
    lat,lon,ele = zip(*this_line_data)
    ax.plot(lon,lat,ele, color='black')

# set the viewpoint so we're looking straight at the longitude (x) axis
ax.view_init(elev=45., azim=90)

ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
ax.set_zlabel('Elevation')
ax.set_zlim([0,1500])

plt.show()

我用来测试的数据集不是我的，而是在github here上找到的。

这给出如下输出：

注意 - 如果我误解了您草图中的轴标签，您可以交换纬度和经度。

Answer 2

您是否正在考虑类似于this 的 3D 情节？可能你也可以做一个像this这样的级联图？最后一种情节的代码是这样的：

# Input parameters:
padding = 1    # Relative distance between plots
ax = gca()     # Matplotlib axes to plot in
spectra = np.random.rand((10, 100))   # Series of Y-data
x_data = np.arange(len(spectra[0]))   # X-data

# Figure out distance between plots:
max_value = 0
for spectrum in spectra:
    spectrum_yrange = (np.nanmax(spectrum) -
                       np.nanmin(spectrum))
    if spectrum_yrange > max_value:
        max_value = spectrum_yrange
# Plot the individual lines
for i, spectrum in enumerate(spectra):
    # Normalize the data to max_value
    data = (spectrum - spectrum.min()) / float(max_value)
    # Offset the individual lines
    data += i * padding
    ax.plot(x_data, data)