地图上的天气数据

Question

我正在尝试在 Python 上使用 Basemap（我也愿意尝试 cartopy）在地图上绘制一些天气数据。现在，我的天气数据看起来像this。我的数据源基本上是一个数组，每个位置对应于网格的一个正方形，每个值表示该正方形应该是的颜色。用于生成此图像的代码如下所示，其中网格的每个正方形等于 1000 m：

grid_0 = np.asarray(dec.split())
grid_1=np.reshape(grid_0,(n_cols,n_rows))
grid_2 = grid_1.astype(float)

# Make plot
plt.figure(figsize=(30,30))
fig, ax = plt.subplots()

plt.axis('off')
cax = ax.imshow(grid_2, interpolation='nearest', cmap=cmap)

我有关于地理上网格下角所在位置的信息。我相信在地图上绘制它的最佳方法是以某种方式使用 contourf() 函数，但我对 Basemap 很陌生，无法找到将其转换为 contourf() 可以理解的方法的方法。绘制我正在使用 Basemap 的地图，其中 lon_air 和 lat_air 是某个机场的坐标：

fig=figure(1, figsize=(19, 15))

m = Basemap(projection='cyl', llcrnrlon=lon_air-25, llcrnrlat=lat_air-15,
            urcrnrlon=lon_air+25, urcrnrlat=lat_air+15, resolution='h', area_thresh=10000)

m.drawstates(linewidth=0.5, color='black', zorder=4)
m.drawcountries(linewidth=2.0, color='white', zorder=3)
m.drawmapboundary(fill_color='#e5f5ff')
m.fillcontinents(color='#DFDFDF', zorder=1)
m.scatter(lon_air, lat_air,marker='o',color='k', zorder=10)

x0, y0 = lon_air-((360*920)/(4*np.pi*6371)),lat_air-((360*920)/(4*np.pi*6371)) 
x1, y1 = lon_air+((360*920)/(4*np.pi*6371)), lat_air+((360*920)/(4*np.pi*6371)) 

im = plt.imshow(plt.imread('./pngs/9905.png'), extent=(x0, x1, y0, y1), zorder=2)
plt.show()

如果有人认为需要更多详细信息，我将编辑该帖子。在此先感谢大家！

Answer 1

生成Basemap.contourf 图是一个非常标准的过程。您的plt.imread 命令应该返回一个二维numpy 数组（假设它是灰度），所以请执行以下操作来获取实际数据及其尺寸：

data = plt.imread('./pngs/9905.png')
lx, ly = data.shape

接下来，您需要为数据的每个点提供坐标。对于contourf，这是通过提供两个额外的 2D 字段完成的，一个带有 x 坐标，一个带有 y 坐标。您可以通过np.linspace 和np.meshgrid 获得正确的表格：

lon0, lat0 = lon_air-((360*920)/(4*np.pi*6371)),lat_air-((360*920)/(4*np.pi*6371))
lon1, lat1 = lon_air+((360*920)/(4*np.pi*6371)), lat_air+((360*920)/(4*np.pi*6371))
lons = np.linspace(lon0, lon1, lx)  #1D
lats = np.linspace(lat0, lat1, ly)  #1D
lon, lat = np.meshgrid(lons,lats)   #1D --> 2D

现在您仍然需要将地图坐标转换为投影坐标，然后绘制整个坐标：

x,y = m(lon, lat)
m.contourf(x,y,data)
plt.show()

数据的排列可能仍然存在一些问题（有时有点令人困惑），因此您可能必须转置它（data.T）或反转维度（通过索引[::-1]）。如果您遇到此类问题，请询问（或提供示例图像），然后我可以相应地调整答案。哦，记得加一个

import numpy as np

脚本开头的某处。