怎么使用Python对站点数据执行径向基函数插值可视化

发布时间：2021-11-10 09:49:17 阅读：473 作者：柒染栏目：大数据

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这篇文章给大家介绍怎么使用Python对站点数据执行径向基函数插值可视化，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

以云南省2015年6月的29个气象站点数据为例进行径向基函数(Rbf)插值。数据格式如下：

今天需要使用到cartopy库来绘图，因此需要先安装好，据说安装很烦人，可以去uci下载.whl文件来安装，安装好后先测试一下是否可以运行，如下简单测试：

怎么使用Python对站点数据执行径向基函数插值可视化

首先，这是一个不成功的尝试，因为没能成功加载shp图层导致最后的插值没有落在特定的地理范围内。如果有伙伴知道这个问题的解决方法，希望不吝赐教。我相信只要是问题就一定存在解决方案。
那么现在就开始今天的测试，首先还是老套路导入所需要的库或模块，如下：

import numpy as npimport pandas as pdfrom scipy.interpolate import Rbfimport cartopy.crs as ccrsimport cartopy.feature as cfeatfrom cartopy.io.shapereader import Readerfrom cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER,LATITUDE_FORMATTERimport matplotlib.pyplot as plt

怎么使用Python对站点数据执行径向基函数插值可视化

然后设置能够正常显示中文和负号

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#正常显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#正常显示负号

怎么使用Python对站点数据执行径向基函数插值可视化

接下来用pandas读取整理好的数据，使用的数据是云南省2015年6月的降水数据和气温数据，文中只测试了降水的Rbf插值。

climate = pd.read_excel('yunnanclimate.xlsx',header=None,sep='\s+',names=['站号','lon','lat','降水','气温'])#print(climate)

然后提取加载的xlsx数据里面的特定要素，比如经纬度，降水啥的

#读取climate里面的具体数据lon = climate['lon']lat = climate['lat']rain_data = climate['降水']

然后设置范围和格网化

#设置经纬度范围slon = np.linspace(97.85,105.21,36)slat = np.linspace(21.45,28.50,36)slon,slat = np.meshgrid(slon,slat)

接下来开始插值，function，我这里测试了3种，linear+cubic+gaussian,对于他们有啥区别哈哈，在最后我将分别展示这三种函数的模样

#开始插值，使用径向基函数Rbffunc = Rbf(lon,lat,rain_data,function='cubic')rainX = func(slon,slat)

接下来加载云南省的shp图层以及修改经纬度啥的信息，就是这个位置我出错了，如果有知道解决方案的还请不吝赐教。

shp_path = r'D:\GeoCAS\Python\yunnan.shp'#设置绝对路径proj = ccrs.PlateCarree()#设置投影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]#限定经纬度范围reader = Reader(shp_path)#读取shp矢量yunnan = cfeat.ShapelyFeature(reader.geometries(),proj,edgecolor='k',facecolor='none')#设定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=Falsegl.ylabels_right=Falsegl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER#以经纬度格式显示xy轴gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTERgl.xlabel_style={'size':6}#设置xy字体大小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对站点数据执行径向基函数插值可视化