Маскировка интерполированных данных над океаном

Мне нужно скрыть данные по океанам/воде, чтобы были видны только данные по суше. Ниже приведен пример сценария matplotlib, который я использую. Эти данные интерполируются через griddata().

Сценарий Python:

def mapformat():

  m = Basemap(llcrnrlon=-85,llcrnrlat=36.5,urcrnrlon=-64,urcrnrlat=47.5,
        projection='lcc',lat_1=33,lat_2=45,lon_0=-70,lon_1=-60, resolution='h')
  # resolution c, l, i, h, f in that order

  m.drawmapboundary(fill_color='aqua', zorder=-1)
  m.fillcontinents(color='green', lake_color='aqua', zorder=0)

  m.drawcounties(color='0.1', linewidth=0.05, antialiased=True)
  m.drawcoastlines(color='0.0', linewidth=0.25, antialiased=True)
  m.drawcountries(color='0.0', linewidth=0.5, antialiased=True)
  m.drawstates(color='0.0', linewidth=0.25, antialiased=True)
  #m.drawparallels(np.arange(35.,45.,5), labels=[1,0,0,1], dashes=[1,1], linewidth=0.25, color='0.5')
  #m.drawmeridians(np.arange(0., 360., 5.), labels=[1,0,0,1], dashes=[1,1], linewidth=0.25, color='0.5')

  return m

data = np.loadtxt('/home/.../.../.../maxs', delimiter=',', skiprows=1)

m = mapformat()

dx = 0.25

grid_x, grid_y = np.mgrid[-85:-60:dx, 34:50:dx] #Northeast

temp = data[:,0]

#print temp

figure = plt.gcf() # get current figure
figure.set_size_inches(8, 4.5)

grid_z = griddata((data[:,2],data[:,1]), data[:,0], (grid_x,grid_y), method='cubic')

x,y = m(data[:,2], data[:,1]) # flip lat/lon

grid_x,grid_y = m(grid_x,grid_y)

#m.plot(x,y, 'ko', markersize=2)

for i in range(len(temp)):
    fmt=r"%.f" % (temp[i])
    #plt.text(x[i], y[i], fmt, va="center", ha="center", fontsize='12')
    plt.annotate(fmt,xy=(x[i], y[i]), xytext=None, va="center", ha="center", fontsize="3")

    clevs1 =[-30,-29,-28,-27,-26,-25,-24,-23,-22,-21, -20,    -19,-18,-17,-16,-15,-14,-13,-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,
19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,
58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,
98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110]

custom = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list( 'own2', [ltsilver,medblue,darkpurple,brightpink,medred,white,
medblue,cyan,medgreen,yellow,orange,red,darkred,darkpeach,ltsilver] )

m.contourf(grid_x,grid_y,grid_z,clevs1,cmap=custom)

Пример сюжета:

ne.png

Я читал, что маскирование можно выполнить с помощью is_land в базовой карте, но я не уверен, что это будет работать с интерполированными данными. Также нет точек данных над океанами/водой.


python matplotlib matplotlib-basemap
person Aaron Perry    schedule 22.02.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Я помню, что пытался сделать что-то подобное. Я опубликую все, что смогу, но это результат раскопок старого кода.

Ключевые шаги выглядят так:

  1. Получите хорошую границу между сушей и морем
  2. Сделать из него объект Polygon
  3. Добавьте многоугольник к осям
  4. Постройте свои данные, используя ключевые слова clip_path и clip_on.

Конкретный сегмент кода, который у меня есть,

USPatch = mpl.patch.Polygon(USXY, facecolor='none', edgecolor='none')
ax.add_patch(USPatch)
im = bm.pcolormesh(lonE, latE, data,
                   ax=ax, clip_path=USPatch, clip_on=True, zorder=1)
im.set_clip_path(USPatch)

где USXY — это массив numpy для границы США, а bm — мой объект базовой карты. Я думаю, что получил USXY из bm.drawcoastlines().get_segments(), но я не знаю (или не помню), как перейти от отрезков к хорошей, полной границе.

К сожалению, мне не удалось сделать минимальный рабочий пример только из фрагментов старого кода. Попробуйте проанализировать это на базовой карте и отсечении.

person Jareth Holt    schedule 27.02.2016