Matplotlib是Python常用的數(shù)據(jù)繪制包，其繪圖功能強大；而Basemap則是Matplotlib的一個子包，負責(zé)地圖繪制。本文簡單介紹如何利用該程序包繪制風(fēng)向圖。具體操作如下：
導(dǎo)入命令
1）設(shè)置工作環(huán)境并導(dǎo)入程序包
%cd "F:\\Dropbox\\python" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime from mpl_toolkits.basemap import Basemap, shiftgrid from netCDF4 import Dataset
3）設(shè)定時間并讀取數(shù)據(jù)
yyyy=1993; mm=03; dd=14; hh=00 date = datetime.datetime(yyyy,mm,dd,hh) URLbase="http://nomads.ncdc.noaa.gov/thredds/dodsC/modeldata/cmd_pgbh/" URL=URLbase+"%04i/%04i%02i/%04i%02i%02i/pgbh00.gdas.%04i%02i%02i%02i.grb2" %\ (yyyy,yyyy,mm,yyyy,mm,dd,yyyy,mm,dd,hh) data = Dataset(URL)
4)數(shù)據(jù)預(yù)處理
latitudes = data.variables['lat'][::-1] longitudes = data.variables['lon'][:].tolist() slpin = 0.01*data.variables['Pressure_msl'][:].squeeze() slp[:,0:-1] = slpin[::-1]; slp[:,-1] = slpin[::-1,0]u = np.zeros((uin.shape[0],uin.shape[1]+1),np.float64) u[:,0:-1] = uin[::-1]; u[:,-1] = uin[::-1,0]v = np.zeros((vin.shape[0],vin.shape[1]+1),np.float64)v[:,0:-1] = vin[::-1]; v[:,-1] = vin[::-1,0]longitudes.append(360.); longitudes = np.array(longitudes)lons, lats = np.meshgrid(longitudes,latitudes)
5)設(shè)定并繪制圖示
m = Basemap(resolution='c',projection='ortho',lat_0=60.,lon_0=-60.)fig1 = plt.figure(figsize=(8,10)) ax = fig1.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])clevs = np.arange(960,1061,5)x, y = m(lons, lats)parallels = np.arange(-80.,90,20.) meridians = np.arange(0.,360.,20.)CS1 = m.contour(x,y,slp,clevs,linewidths=0.5,colors='k',animated=True) CS2 = m.contourf(x,y,slp,clevs,cmap=plt.cm.RdBu_r,animated=True)ugrid,newlons = shiftgrid(180.,u,longitudes,start=False) vgrid,newlons = shiftgrid(180.,v,longitudes,start=False) uproj,vproj,xx,yy = \ m.transform_vector(ugrid,vgrid,newlons,latitudes,31,31,returnxy=True,masked=True) Q = m.quiver(xx,yy,uproj,vproj,scale=700)qk = plt.quiverkey(Q, 0.1, 0.1, 20, '20 m/s', labelpos='W')m.drawcoastlines(linewidth=1.5) m.drawparallels(parallels) m.drawmeridians(meridians) cb = m.colorbar(CS2,"bottom", size="5%", pad="2%") cb.set_label('hPa') ax.set_title('SLP and Wind Vectors '+str(date)) plt.show()
輸出圖像如下
![[Python チュートリアル] 地理視覚化](https://img.php.cn//upload/image/444/303/887/1486455524688931.jpg "1486455524688931.jpg")
以上就是【Python教程】地理可視化的內(nèi)容，更多相關(guān)內(nèi)容請關(guān)注PHP中文網(wǎng)（m.miracleart.cn）！
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Python Seabornジョイントプロットの例
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2?；镜膜噬⒉紘恧稀ns.jointplot（data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter"）によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。
パイソンリストへの変換の例
Jul 26, 2025 am 08:00 AM
文字列リストは、 '' .join（words）などのJoIn（）メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP（STR、數(shù)字）または[STR（x）forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join（f "[{item}]" foriteminitems）output "[a] | [などのjoin（）と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。
PythonはSQL Server Pyodbcの例に接続します
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
Pyodbcのインストール：Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver：pyodbc.connect（）メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認証またはWindows認証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認します：pyodbc.drivers（）を?qū)g行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター
Python Pandas Meltの例
Jul 27, 2025 am 02:48 AM
pandas.melt（）は、幅広い形式データを長い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設(shè)定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。
Python Djangoが例を形成します
Jul 27, 2025 am 02:50 AM
まず、名前、メールボックス、メッセージフィールドを含む連絡(luò)先フォームを定義します。 2。ビューでは、フォームの送信はPOSTリクエストを?qū)彇摔工毪长趣摔瑜陝I理され、検証が渡された後、Cleaned_Dataが取得され、応答が返されます。 3。テンプレートでは、{{form.as_p}}を使用してフィールドをレンダリングし、{％csrf_token％}を追加してCSRF攻撃を防ぎます。 4. contact_viewビューにポイント /連絡(luò)先 /にURLルーティングを構(gòu)成します。 Modelformを使用してモデルを直接関連付けてデータストレージを?qū)g現(xiàn)します。 Djangoformsは、データ検証、HTMLレンダリング、エラープロンプトの統(tǒng)合処理を?qū)g裝します。これは、安全な形式機能の迅速な発展に適しています。
メモリバウンド操作のためのPythonの最適化
Jul 28, 2025 am 03:22 AM
Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認してください
暗號通貨の統(tǒng)計的裁定とは何ですか？統(tǒng)計的な裁定はどのように機能しますか？
Jul 30, 2025 pm 09:12 PM
統(tǒng)計アービトラージの紹介統(tǒng)計的arbitrageは、數(shù)學(xué)モデルに基づいて金融市場で価格の不一致を捉える取引方法です。その核となる哲學(xué)は、平均回帰に由來する、つまり、資産価格は短期的には長期的な傾向から逸脫する可能性がありますが、最終的には歴史的平均に戻ります。トレーダーは統(tǒng)計的方法を使用して、資産間の相関を分析し、通常は同期して変更されるポートフォリオを探す。これらの資産の価格関係が異常に逸脫すると、裁定取引の機會が生じます。暗號通貨市場では、主に市場自體の非効率性と劇的な変動のために、統(tǒng)計的な裁定が特に一般的です。従來の金融市場とは異なり、暗號通貨は24時間體制で動作し、その価格はニュース速報、ソーシャルメディアの感情、テクノロジーのアップグレードに非常に敏感です。この一定の価格の変動は、頻繁に価格設(shè)定バイアスを作成し、仲裁人を提供します
Python Iterと次の例
Jul 29, 2025 am 02:20 AM
iter（）は、Iteratorオブジェクトを取得するために使用され、次の要素を取得するために次（）が使用されます。 1。Iterator（）を使用して、リストなどの反復(fù)性オブジェクトを反復(fù)器に変換します。 2。NEXT（）を呼び出して要素を1つずつ取得し、要素が使い果たされたときに停止の例外をトリガーします。 3.次の（iterator、デフォルト）を使用して、例外を回避します。 4。カスタムイテレーターは、反復(fù)ロジックを制御するために__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝する必要があります。デフォルト値を使用することは、安全なトラバーサルの一般的な方法であり、メカニズム全體が簡潔で実用的です。
