使用底图和 python 在地图中绘制海洋

Question

我正在绘制此处可用的 netCDF 文件： https://goo.gl/QyUI4J

使用下面的代码，地图如下所示：

但是，我希望海洋是白色的。更好的是，我希望能够指定海洋显示的颜色。如何更改下面的代码来做到这一点？现在，问题是海洋正在按照数据规模绘制。（请注意，netCDF 文件很大~3.5 GB）。

import pdb, os, glob, netCDF4, numpy
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

def plot_map(path_nc, var_name):
    """
    Plot var_name variable from netCDF file
    :param path_nc: Name of netCDF file
    :param var_name: Name of variable in netCDF file to plot on map
    :return: Nothing, side-effect: plot an image
    """

    nc = netCDF4.Dataset(path_nc, 'r', format='NETCDF4')
    tmax  = nc.variables['time'][:]

    m = Basemap(projection='robin',resolution='c',lat_0=0,lon_0=0)

    m.drawcoastlines()
    m.drawcountries()

    # find x,y of map projection grid.
    lons, lats = get_latlon_data(path_nc)
    lons, lats = numpy.meshgrid(lons, lats)
    x, y = m(lons, lats)
    nc_vars = numpy.array(nc.variables[var_name])

    # Plot!
    m.drawlsmask(land_color='white',ocean_color='white')
    cs = m.contourf(x,y,nc_vars[len(tmax)-1,:,:],numpy.arange(0.0,1.0,0.1),cmap=plt.cm.RdBu)

    # add colorbar
    cb = m.colorbar(cs,"bottom", size="5%", pad='2%')
    cb.set_label('Land cover percentage '+var_name+' in '+os.path.basename(path_nc))

    plt.show()


plot_map('perc_crops.nc','LU_Corn.nc')

Answer 1

您在地图中看到的颜色与传递给 contourcf 函数的颜色图 cm.plt.RdBu 相关。您需要更改此颜色映射以获得您想要的结果。 Here 您可以找到底图颜色图的教程。

Answer 2

合法的解决方案是使用效用函数maskoceans，它接收一个数据数组并屏蔽海洋和湖泊中的所有点。

相反，您可以采取简单的方法。先绘制等高线图，然后使用 drawlsmask，它允许透明颜色：

# Colors can be RGBA tuples
m.drawlsmask(land_color=(0, 0, 0, 0), ocean_color='deeppink', lakes=True)

地块是透明的，等高线图可以看透。

Answer 3

您需要在 nc_vars 数据集上使用 maskoceans

在contourf之前插入这个

nc_new = maskoceans(lons,lats,nc_vars[len(tmax)-1,:,:])

然后用新屏蔽的数据集调用contourf，即

cs = m.contourf(x,y,nc_new,numpy.arange(0.0,1.0,0.1),cmap=plt.cm.RdBu)

要指定海洋颜色，如果您想要白色海洋，您可以放弃对 drawslmask 的调用，或者在该调用中指定海洋颜色 - 例如插入 m.drawlsmask(land_color='white',ocean_color='cyan').

我在下面给出了工作代码，对您的代码进行了尽可能少的改动。取消对 drawslmask 的调用以查看青色海洋。

输出

代码的完整工作版本

import pdb, os, glob, netCDF4, numpy
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap, maskoceans

def plot_map(path_nc, var_name):
    """
    Plot var_name variable from netCDF file
    :param path_nc: Name of netCDF file
    :param var_name: Name of variable in netCDF file to plot on map
    :return: Nothing, side-effect: plot an image
    """

    nc = netCDF4.Dataset(path_nc, 'r', format='NETCDF4')
    tmax  = nc.variables['time'][:]

    m = Basemap(projection='robin',resolution='c',lat_0=0,lon_0=0)

    m.drawcoastlines()
    m.drawcountries()    

    # find x,y of map projection grid.
    lons, lats = nc.variables['lon'][:],nc.variables['lat'][:]
    # N.B. I had to substitute the above for unknown function get_latlon_data(path_nc)
    # I guess it does the same job

    lons, lats = numpy.meshgrid(lons, lats)
    x, y = m(lons, lats)
    nc_vars = numpy.array(nc.variables[var_name])
    
    #mask the oceans in your dataset
    nc_new = maskoceans(lons,lats,nc_vars[len(tmax)-1,:,:])
    
    #plot!
    #optionally give the oceans a colour with the line below
    #Note - if land_color is omitted it will default to grey
    #m.drawlsmask(land_color='white',ocean_color='cyan')
    cs = m.contourf(x,y,nc_new,numpy.arange(0.0,1.0,0.1),cmap=plt.cm.RdBu)

    # add colorbar
    cb = m.colorbar(cs,"bottom", size="5%", pad='2%')
    cb.set_label('Land cover percentage '+var_name+' in '+os.path.basename(path_nc))

    plt.show()


plot_map('perc_crops.nc','LU_Corn.nc')

P.S. 这么大的文件要测试！！

使用底图和 python 在地图中绘制海洋

Plotting oceans in maps using basemap and python

python

plot

matplotlib-basemap

输出

代码的完整工作版本