У меня проблемы с отображением некоторых данных из Globcolour ( 1 ) из-за проекции, используемой с определением matplotlib и cartopy изображения.
Я загрузил изображение Total Suspended Matter в формате NetCDF (вот данные введите здесь описание ссылки ), и когда я попытался отобразить его вместе с береговой линией из пакета картографических данных, есть пресловутый разрыв между береговой линией и данными. Как вы можете видеть ниже, пиксели должны быть рядом с береговой линией (черная линия), а не выходить за пределы земли (желтые пиксели на изображении флагов) ![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/9rFp1.jpg)
Это не должно не бывает Я проверяю с помощью QGIS и загружаю напрямую файл netcdf, береговая линия установлена правильно.
Изначально я использовал проекцию PlateeCarrer для изображения, считая, что если бы изображение было в WGS84, то оно совпадало бы, но ясно, что нет. Я попытался использовать опцию преобразования в функции matplotlib, но я не сделал это работать. Либо пропасть остается, либо координаты фигуры меняются на проекционные, а мои данные (в географических координатах) исчезают.
Атрибутами файла NetCDF являются:
'grid_type': 'Equirectangular',
'spatial_resolution': 4.6383123,
'nb_equ_bins': 55,
'registration': 5,
'lat_step': 0.041666668,
'lon_step': 0.041666668,
'earth_radius': 6378.137,
'max_north_grid': 11.124998,
'max_south_grid': 9.27,
'max_west_grid': -86.25,
'max_east_grid': -83.97,
'northernmost_latitude': 11.124998,
'southernmost_latitude': 9.249998,
'westernmost_longitude': -86.25,
'easternmost_longitude': -84.0,
'nb_grid_bins': 2475,
'nb_bins': 2475,
'pct_bins': 100.0,
'nb_valid_bins': 1089,
'pct_valid_bins': 44.0,
'netcdf_version': '4.3.3.1 of Jul 8 2016 18:15:50 $',
'DPM_reference': 'GC-UD-ACRI-PUG',
'IODD_reference': 'GC-UD-ACRI-PUG'}
Код, который я использую для построения изображения:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import cartopy.crs as ccrs
import dill as pickel
def paint_maps(df_std=None, fecha=1, attributes=None,
savefol='/media/felipe/TOSHIBA EXT/iMARES/Investigacion/2019_MariculturaPacifico/DB/figures/',
disp_fig=0):
"""Función para dibujar los datos contenidos en los archivos netCDF de SST, Salinidad y propiedad ópticas del agua.
Recibe el dataframe con la información en formato de Pandas Dataframe, y selecciona según una fecha establecida,
el conjunto de datos con coordenadas Lat-Lon que debe dibujar. Esos los dibuja y transforma a formato raster. Unido
se dibuja también la línea de costa proveniente de un archivo shapefile. La función dibuja toda la información
contenida en el dataframe aportado (datos, anomalías, flags, y cualquier otro dato que tenga.
Recibe:
df_std: dataframe con la información a dibujar. Debe venir indexado por fecha, lat y lon.
fecha: día que se elige dibujar. Formato string 'yyyymmdd'. Valor 1 significa que grafica el valor promedio de todas las fechas en cada
píxel. Promedio simple ignorando NaN's
attributes: diccionario con los atributos del netcdf de donde se obtiene nombre de variable y unidades. Creado
con open_netcdf.py
savefol: carpeta donde se guardan las imágenes dibujadas
disp_fig: booleano para imprimir figura en pantalla.
Devuelve:
Nada. Solo crea y guarda figuras"""
# Identifica la fecha solicitada (cuando se ha especificado) y confirma que sea parte del registro. Extrae la
# información del Dataframe en la fecha que se solicitó, o calcula el promedio de todas las fechas para graficar
# el valor promedio.
if fecha != 1:
if isinstance(fecha, str):
fecha = pd.to_datetime(fecha + '120000')
else:
print('La fecha indicada no está en formato String. Reinicie la ejecución.')
try:
idx = pd.IndexSlice
df_map = df_std.loc[idx[:, :, fecha], :]
except:
print('Se generó un error. Posiblemente fecha no está dentro del registro. La fecha debe estar entre el ' + df_std.index[0][-1].strftime('%d/%m/%Y') + ' y el ' + df_std.index[-1][-1].strftime('%d/%m/%Y'))
raise
else:
df_map = df_std.groupby(['lat', 'lon']).mean()
# Reestructura la información para tenerla en forma de matriz y dibujarla de forma más simple. Extrae los valores y
# las latitudes y longitudes correspondientes, así como los valores de la variable y sus flags.
df_map2 = df_map.unstack(level=0)
vari = df_map2['mean_val'].values
flags = df_map2['flag_val'].values
lat = df_map2['mean_val'].columns.get_level_values('lat')
lon = df_map2['mean_val'].index.get_level_values('lon')
# Extrae de los atributos del netcdf el nombre de la variable a graficar y las unidades
variable_str = attributes['variable']['long_name']
variable_units = attributes['variable']['units']
# Dibuja el mapa que se haya seleccionado según fecha (valor promedio del valor o fecha específica)
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 10), subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
extend = [lon[1], lon[-1], lat[1], lat[-1]]
# Primera figura. Variable a graficar. Usa línea de costa del cartopy y coloca una leyenda abajo
ax[0].set_extent(extend)
ax[0].coastlines(resolution='10m')
#cs = ax[0].pcolormesh(lon, lat, vari.T)
cs = ax[0].pcolormesh(lon, lat, vari.T, transform=ccrs.PlateCarree())
ax[0].set_title(variable_str)
cax, kw = matplotlib.colorbar.make_axes(ax[0], location='bottom', pad=0.05, shrink=0.7)
out = fig.colorbar(cs, cax=cax, extend='both', **kw)
out.set_label('Units: '+variable_units, size=10)
# Segunda figura. Flags de la figura. Usa la leyenda directamente de los datos usados.
ax[1].set_extent(extend)
ax[1].coastlines(resolution='10m')
cs2 = ax[1].pcolormesh(lon, lat, flags.T)
ax[1].set_title('Flags')
cax, kw = matplotlib.colorbar.make_axes(ax[1], location='bottom', pad=0.05, shrink=0.7)
out = fig.colorbar(cs2, cax=cax, extend='both', **kw)
out.set_label('Flags', size=10)
# Salva la figura
plt.savefig(savefol+variable_str+'.jpg', bbox_inches='tight')
with open(savefol+'fig_'+variable_str+'.pickel', 'wb') as f:
pickel.dump(fig, f)
# Imprime figura si se elige opción con disp_fig
if disp_fig == 1:
plt.show()
return
Он получает данные как Pandas фрейм данных. NetCDF был открыт с помощью xarray.open_dataset
и затем преобразован в Pandas с to_dataframe()
Я использую Python 3.7 в Ubuntu.
Последнее. При загрузке пакета cartopy.crs возникает эта ошибка:
ERROR 1: PROJ: proj_create_from_database: Open of /home/felipe/anaconda3/envs/personal/share/proj failed
Может ли это повлиять?