如何根据shapefile屏蔽特定数组数据

Question

这是我的问题：

二维 numpy 数组数据表示每个网格的一些属性 space
作为研究区域（如城市）的行政区划的 shapefile。

例如：

http://i4.tietuku.com/84ea2afa5841517a.png

整个区域都是40x40的网格，我想提取紫色区域内的数据。换句话说，我想屏蔽管理之外的数据边界进入 np.nan。

我的早期尝试

我把格子号和select具体数组数据标注成np.nan。

http://i4.tietuku.com/523df4783bea00e2.png

 value[0,:] = np.nan
 value[1,:] = np.nan
       .
       . 
       .
       .

谁能告诉我一个更简单的方法来实现目标？

添加

找到一个答案here，它可以将栅格数据绘制到 shapefile 中，但数据本身不会改变。

更新-2016-01-16

我已经在一些答案的启发下解决了这个问题。
对这个目标感兴趣的人，查看我问过的这两个帖子：
1.
2. How to use set clipped path for Basemap polygon

关键的一步是测试我已经转换成 shapely.polygon 的 shapefile 的点 within/out。

Answer 1

步骤 1. 栅格化 shapefile

创建一个函数，可以确定坐标 (x, y) 处的点是否在该区域中。有关如何将 shapefile 栅格化为与目标蒙版尺寸相同的数组的更多详细信息，请参阅 here

def point_is_in_mask(mask, point):
    # this is just pseudocode
    return mask.contains(point)

第 2 步。创建您的面具

mask = np.zeros((height, width))
value = np.zeros((height, width))
for y in range(height):
    for x in range(width):
        if not point_is_in_mask(mask, (x, y)):
            value[y][x] = np.nan

Answer 2

最好使用 matplotlib:

def outline_to_mask(line, x, y):
    """Create mask from outline contour

    Parameters
    ----------
    line: array-like (N, 2)
    x, y: 1-D grid coordinates (input for meshgrid)

    Returns
    -------
    mask : 2-D boolean array (True inside)
    """
    import matplotlib.path as mplp
    mpath = mplp.Path(line)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    points = np.array((X.flatten(), Y.flatten())).T
    mask = mpath.contains_points(points).reshape(X.shape)
    return mask

或者，您可以使用上述答案中建议的 shapely contains 方法。您可以通过递归细分 space 来加速计算，如本要点所示（但 matplotlib 解决方案在我的测试中快 1.5 倍）：

https://gist.github.com/perrette/a78f99b76aed54b6babf3597e0b331f8

如何根据shapefile屏蔽特定数组数据

how to mask the specific array data based on the shapefile

python

arrays

numpy

matplotlib

matplotlib-basemap

这是我的问题：

例如：

我的早期尝试

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更新-2016-01-16