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怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化

發布時間:2021-11-10 09:49:17 來源:億速云 閱讀:451 作者:柒染 欄目:大數據

這篇文章給大家介紹怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。

以云南省2015年6月的29個氣象站點數據為例進行徑向基函數(Rbf)插值。數據格式如下:  
怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化
今天需要使用到cartopy庫來繪圖,因此需要先安裝好,據說安裝很煩人,可以去uci下載.whl文件來安裝,安裝好后先測試一下是否可以運行,如下簡單測試:

怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化


首先,這是一個不成功的嘗試,因為沒能成功加載shp圖層導致最后的插值沒有落在特定的地理范圍內。如果有伙伴知道這個問題的解決方法,希望不吝賜教。我相信只要是問題就一定存在解決方案。  
 那么現在就開始今天的測試,首先還是老套路導入所需要的庫或模塊,如下:  
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.interpolate import Rbf
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeat
from cartopy.io.shapereader import Reader
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER,LATITUDE_FORMATTER
import matplotlib.pyplot as plt

怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化

然后設置能夠正常顯示中文和負號  
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#正常顯示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#正常顯示負號

怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化

接下來用pandas讀取整理好的數據,使用的數據是云南省2015年6月的降水數據和氣溫數據,文中只測試了降水的Rbf插值。  
climate = pd.read_excel('yunnanclimate.xlsx',header=None,sep='\s+',names=['站號','lon','lat','降水','氣溫'])#print(climate)
然后提取加載的xlsx數據里面的特定要素,比如經緯度,降水啥的  
#讀取climate里面的具體數據
lon = climate['lon']
lat = climate['lat']
rain_data = climate['降水']
然后設置范圍和格網化  
#設置經緯度范圍
slon = np.linspace(97.85,105.21,36)
slat = np.linspace(21.45,28.50,36)
slon,slat = np.meshgrid(slon,slat)
接下來開始插值,function,我這里測試了3種,linear+cubic+gaussian,對于他們有啥區別哈哈,在最后我將分別展示這三種函數的模樣  
#開始插值,使用徑向基函數Rbf
func = Rbf(lon,lat,rain_data,function='cubic')
rainX = func(slon,slat)
接下來加載云南省的shp圖層以及修改經緯度啥的信息,就是這個位置我出錯了,如果有知道解決方案的還請不吝賜教。  
shp_path = r'D:\GeoCAS\Python\yunnan.shp'#設置絕對路徑
proj = ccrs.PlateCarree()#設置投影
fig = plt.figure(figsize=(5,5),dpi=300)
ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj})
extent = [97.85,105.21,21.45,28.50]#限定經緯度范圍
reader = Reader(shp_path)#讀取shp矢量
yunnan = cfeat.ShapelyFeature(reader.geometries(),proj,edgecolor='k',facecolor='none')#設定shp特征
ax.add_feature(yunnan,linewidth=0.5)
ax.set_extent(extent,crs=proj)
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(),draw_labels=True,linestyle='-')
gl.xlabels_top=False
gl.ylabels_right=False
gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER#以經緯度格式顯示xy軸
gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER
gl.xlabel_style={'size':6}#設置xy字體大小
gl.ylabel_style={'size':6}
h = ax.contourf(slon,slat,rainX,cmap='viridis',extend='both')
plt.colorbar(h,orientation='vertical')

plt.show()

怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化

怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化

最后得到的結果就是這樣的,下面這是linear結果:  

怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化

接下來是cubic結果:  

怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化

最后就是Gaussian的結果,如下:  

怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化

關于怎么使用Python對站點數據執行徑向基函數插值可視化就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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