如何在Python中將散亂數據插入到常規網格中?
我有來自英國分散氣象站的經度，緯度和溫度的三個txt文件（或者說三個列表lon，lat，temp）。我想首先插入這些數據，以獲得一個漂亮的彩色溫度圖。然后，我想在土地面具上繪制這個內插溫度層（因此在英國島上，而不是在海上）。這可能與Python有關嗎？
這聽起來像是一個GIS堆棧交換的問題 - [farrenthorpe于](https://earthscience.stackexchange.com/users/543/farrenthorpe "聲譽8,780") [8月11日'17在18:21](https://earthscience.stackexchange.com/questions/12057/how-to-interpolate-scattered-data-to-a-regular-grid-in-python#comment21926_12057)
3答案
使用，和numpy，這是直截了當的。這是一個例子：scipy.interpolate.griddata``matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
# data coordinates and values
x = np.random.random(100)
y = np.random.random(100)
z = np.random.random(100)
# target grid to interpolate to
xi = yi = np.arange(0,1.01,0.01)
xi,yi = np.meshgrid(xi,yi)
# set mask
mask = (xi > 0.5) & (xi < 0.6) & (yi > 0.5) & (yi < 0.6)
# interpolate
zi = griddata((x,y),z,(xi,yi),method='linear')
# mask out the field
zi[mask] = np.nan
# plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plt.contourf(xi,yi,zi,np.arange(0,1.01,0.01))
plt.plot(x,y,'k.')
plt.xlabel('xi',fontsize=16)
plt.ylabel('yi',fontsize=16)
plt.savefig('interpolated.png',dpi=100)
plt.close(fig)
結果：
如何使用：
-
x并且y是點的位置 - 這些點對應于您的站點lon和lat值; -
z是點的值 - 這對應于站點的溫度觀測值; -
xi并且yi是目標網格軸 - 這些將是您的目標經度和緯度坐標，它必須與您的landmask字段匹配; -
zi是結果; - 此示例包含一種掩蓋字段的簡單方法。您應該使用網格上的landmask替換此掩碼。
還要注意method參數griddata。此外linear，這也可以是cubic或nearest。我建議你一起玩，看看是什么產生了你的數據集的最佳結果。
謝謝你。有沒有一種簡單的方法可以使用matplotlib僅在土地上繪圖？顯然我不能使用（mask =（xi> 0.5）＆（xi <0.6）＆（yi> 0.5）＆（yi <0.6））來定義英國的土地面具， - Stavros Keppas， 17年8月12日在13:15
您需要掩碼數據，例如2-d場，水上零和陸地上的零。如果你沒有，你可以根據地形數據制作一個，例如我經常用于此目的的ETOPO 01。 - 米蘭科西奇 于 2017年8月12日15:21
-
因為我是python中的新手你能不能給我一個更詳細的描述怎么做？ - Stavros Keppas， 17年8月13日12:18
@StavrosKeppas在某些時候你必須自己嘗試。如果您在此處發布，或在GIS stackexchange中發布，或者在stackoverflow中發布，您應該盡可能地嘗試。“請寫下我需要的程序”問題通常沒有答案。學習使用python的最好方法是嘗試一段時間。如果它不起作用，那么您發布不起作用的代碼并尋求幫助。這顯示了努力，這是一個很大的優點，并可能鼓勵更多有用的答案。此外，您可以根據需要提出盡可能多的（好）問題，不要在評論中繼續提出問題。 - - 1817年 8月13日13:41
這個簡單任務的最簡單的解決方案是使用GIS軟件，例如免費的QGIS。添加分隔文本圖層并嘗試柵格插值。下載一個免費的海岸線矢量，并用海岸線剪輯你的光柵。如果您遇到困難，GIS SE上的一些搜索可以幫助您。使用GIS選項，還可以輕松繪制例如城市或繪制位置的插值溫度。
或者（根據您更新的問題），您可以使用Python。這將以某種方式讓您更好地控制您的工作流程。底圖是一個有用的包，請參閱本教程的開頭部分。Python也是免費的，SE和其他地方都有一個很棒的社區。numpy和scipy是插值和所有數組進程的好包。對于更復雜的空間過程（從矢量多邊形剪輯柵格，例如）GDAL是一個很棒的庫。
如果您打算稍后進行更苛刻的統計分析，也可以使用R，這可能是一個智能解決方案。有一些教程可以讓你走上正軌。
GMT還應該能夠滿足您的需求并且有一個python接口，至少在開發中。
您可能需要花費一些精力來選擇正確的插值方法，并確保您的網格是實際值的最佳估計值。
享受您的地圖制作！
更新：
我認為GIS將是第一種方法，但是當你要求一些Python命令時，這里有一個如何使用Python，底圖和scipy為你的應用程序的草率示例。通過從shapefile創建一個掩碼可以大大改善它，如上所述，它可以靈敏地使用插值方法。
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
#Define mapframe
lllon = -11
lllat = 49
urlon = 2
urlat = 61
# Make some toy data, random points + corners
n = 10 # no of stations
lat = np.random.uniform(low=lllat+2, high=urlat-2, size=n)
lat = np.append(lat, [lllat, urlat, urlat, lllat])
lon = np.random.uniform(low=lllon+2, high=urlon-2, size=n)
lon = np.append(lon, [lllon, urlon, lllon, urlon])
temp = np.random.randn(n+4) + 8 # British summer?
# set up basemap chose projection!
m = Basemap(projection = 'merc', resolution='i',
llcrnrlon = lllon, llcrnrlat = lllat, urcrnrlon = urlon, urcrnrlat = urlat)
# transform coordinates to map projection m
m_lon, m_lat = m(*(lon, lat))
# generate grid data
numcols, numrows = 240, 240
xi = np.linspace(m_lon.min(), m_lon.max(), numcols)
yi = np.linspace(m_lat.min(), m_lat.max(), numrows)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
# interpolate, there are better methods, especially if you have many datapoints
zi = griddata((m_lon,m_lat),temp,(xi,yi),method='cubic')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
# draw map details
m.drawmapboundary(fill_color = 'skyblue', zorder = 1)
# Plot interpolated temperatures
m.contourf(xi, yi, zi, 500, cmap='magma', zorder = 2)
m.drawlsmask(ocean_color='skyblue', land_color=(0, 0, 0, 0), lakes=True, zorder = 3)
cbar = plt.colorbar()
plt.title('Temperature')
plt.show()
（這是修改后的代碼，用于其他內容。對于詳細問題，其他論壇更適合。）
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謝謝你。但是，你能為python提供一些命令嗎？ - Stavros Keppas 于 18年8月11日15:17
那個底圖插值教程沒有做到Stavros正在尋找的東西。 - milancurcic 17年 8月11日18:42
@milancurcic不，但它可以讓他走上正軌。numpy和scipy是插值和所有數組進程的好包，如您的示例所示。棘手的事情往往是讓底圖做一個打算做的事情。 - Tactopoda 于 2012年8月11日23:08
@StavrosKeppas我添加了一些代碼，但我首先要去GIS。 - Tactopoda 于 2017年8月13日15:43
謝謝。真好。我也想繪制海岸線。我添加了這兩行：m.drawcoastlines（）m.drawcountries（）但是我得到的海岸線不是連續的線
