如何使用Python和Basemap绘制不规则间隔的RGB图像？

Question

我有三个矩阵，它们描述了我想要绘制的数据：

• lons - 一个二维矩阵，大小为 [n_lons,n_lats]
• lats - 一个二维矩阵，大小为 [n_lons,n_lats]
• dataRGB - 一个三维矩阵，大小为 [n_lons,n_lats,3]

我想知道用Python和Basemap绘制这些数据的最佳方法是什么。

对于伪彩色数据，使用pcolormesh方法非常简单：

• data - 一个二维矩阵，大小为 [n_lons,n_lats]

  m = Basemap(...)

  m.pcolormesh(lons,lats,data,latlon=True)

根据我阅读的文档，似乎在这种情况下应该使用imshow命令，但这个方法需要规则网格的数据，而我需要重新网格化和插值我的数据。

有没有其他方法可以绘制这些数据呢？

Answer 1

我之前也遇到过这个问题，这是我找到的唯一解决办法：

（注意，这个方法在matplotlib 1.3.0版本下有效，但在1.1.0版本下无效）

from mpl_toolkits.basemap import Basemap

import numpy.ma as ma
import numpy as np

m = Basemap() #Define your map projection here

假设var是你关注的变量（大小为NxMx3），lats是(N)x(M)，lons也是(N)x(M)：

我们需要把像素中心的纬度和经度转换为像素角落的纬度和经度（大小为(N+1)x(M+1)）

cornerLats=getCorners(lat);cornerLons=getCorners(lon)

获取坐标的角落位置

xCorners,yCorners=m(cornerLats,cornerLons,inverse=True)

屏蔽掉无效的数据

var=ma.masked_where(np.isnan(var),var)

我们需要一个扁平化的元组（大小为N*M,3），以便传递给pcolormesh

colorTuple=tuple(np.array([var[:,:,0].flatten(),var[:,:,1].flatten(),var[:,:,2].flatten()]).transpose().tolist())

设置更大的线宽会导致边缘失真，而设置更小的线宽会让图像出现奇怪的问题。

m.pcolormesh(xCorners,yCorners,var[:,:,0],color=colorTuple,clip_on=True,linewidth=0.05)

def getCorners(centers):

    one = centers[:-1,:]
    two = centers[1:,:]
    d1 = (two - one) / 2.
    one = one - d1
    two = two + d1
    stepOne = np.zeros((centers.shape[0] + 1,centers.shape[1]))
    stepOne[:-2,:] = one
    stepOne[-2:,:] = two[-2:,:]
    one = stepOne[:,:-1]
    two = stepOne[:,1:]
    d2 = (two - one) / 2.
    one = one - d2
    two = two + d2
    stepTwo = np.zeros((centers.shape[0] + 1,centers.shape[1] + 1))
    stepTwo[:,:-2] = one
    stepTwo[:,-2:] = two[:,-2:]
    return stepTwo