将数据排列成 lat/lon 个值的网格

Question

我在 csv 文件中有三列 'Lat'、'Lon' 和 'values'，其中包含 158 个网格的数据：

我想在空间图中绘制 'values'，每个 lat/lon 对都使用 pcolormesh 函数。我正在使用其中一个在线页面中建议的以下代码：

import numpy as np
import cartopy
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import pandas as pd
import random
   
lat = np.array(df_lat_lon['Lat'])
lon = np.array(df_lat_lon['Lon'])
x, y = np.meshgrid(lon, lat)
    
 
z = np.array_split(df_lat_lon['values'].values.tolist(), 158)
    
    
fig = plt.figure(figsize=[16, 16])
ax = plt.subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
    
ax.set_extent([19.5, 24, 80, 85], crs=ccrs.PlateCarree())
    
ax.add_feature(cfeature.LAND, zorder=1, facecolor='0.25')
ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN, zorder=4)
    
ax.pcolormesh(x, y, z, transform=ccrs.PlateCarree(), zorder=3)
    
plt.show()

看来我只有 158 个 (x,y) 对的 158 个 z 值。我不知道如何将 'values' 的单列重塑为 158x158 矩阵，以便 meshgrid 准备空间图。我收到以下错误：

nrows, ncols = C.shape

ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

感谢任何帮助。提前致谢。

预期的图像如下：

Answer 1

更新答案

好的...在看到您要创建的示例地图后，我认为插值不是您要搜索的...您只是面临绘制非矩形数据集的问题。 ...

不确定如何在纯 cartopy 中快速执行此操作，但这又是我创建 EOmaps 的原因之一......它不需要矩形数据集，它只处理一维向量坐标和数据值。

以下是创建与您作为示例添加的情节类似的情节的方法：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame(dict(
        lat = [20, 20, 20, 20, 20.25, 20.25, 20.25, 20.25, 20.25, 20.25, 20.25, 20.5, 20.5, 20.5],
        lon = [81.5, 81.75, 82, 82.25, 81, 81.25, 81.5, 81.75, 82, 82.25, 82.5, 80.5, 80.75, 81],
        values = [5,8,2,0,6,1,5,6,8,3,4,1,4,4]))

from eomaps import Maps

m = Maps()
m.set_plot_specs(crs=4326)
m.set_data(data=data, xcoord="lon", ycoord="lat", parameter="values")
m.set_shape.rectangles(radius=0.125)
m.plot_map()

原回答

在使用 pcolormesh 将其可视化之前，您需要使用诸如 scipy's interp2d 之类的一些网格插值将数据插入到网格中...

或者，您可以使用某种三角测量来处理空间插值...

... 顺便提一下 :-) 我设计了一个（基于 cartopy 的）包（>> EOmaps），它有助于从 1D 数据创建地图......它也可以做一些三角测量......检查一下！

from eomaps import Maps
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(dict(lon=[11,12,13,14,15,16,17,18,19,20], 
                         lat=[11,12,13,14,15,11,12,13,14,15],
                         z=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]))

m = Maps()
m.set_data(data=data, crs=4326)

# plot a triangulation of the data
m.set_shape.delaunay_triangulation(masked=False)
m.plot_map(colorbar=False)

# indicate just the triangles used in the delauney triangulation
m.set_shape.delaunay_triangulation(masked=False, flat=True)
m.plot_map(colorbar=False, fc="none", ec="k", lw=0.5, ls=(1, (10, 10)))

# indicate the data-points as ellipses
m.set_shape.ellipses(radius=.15)
m.plot_map(colorbar=False, ec="k")

将数据排列成 lat/lon 个值的网格

arrange data into a meshgrid of lat/lon values

python

reshape