Matplotlib ,numpy,pandas,gma等 Cartopy投影 Cartopy 是利用 Matplotlib 来画图的,因此首先要导入 pyplot 模块。...将 cartopy 集成到 matplotlib 的主要类是 GeoAxes,它是普通 matplotlib Axes 的子类。...因此用 Cartopy 画地图的基本流程并不复杂: 创建画布。 通过指定 projection 参数,创建 GeoAxes 对象。 调用 GeoAxes 的方法画图。...,仅有海岸线,尝试一下添加更多地理信息 添加预定义要素 首先需要导入一个cartopy.feature 常量,为了简化一些非常常见的情况,如大陆海洋国界等cartopy都已经进行了预定义,但需要注意的是直接导入的中国国界线并不是标准的...在本文的学习过程中,我在和鲸社区找到了大量优质的学习博文,十分建议大家可以去看一看,同时以也才cartopy的文档里得到了非常多的帮助,里面还有很多地图的绘制方式,如果有机会,我希望我可以学习一下。
Cartopy具有如下特点: 面向对象的投影定义 point,line,vector,polygon 和 image 可在投影间转换 和 matplotlib 绘图包具有很高集成度,从而具有简单易用的接口...打开终端 conda create --name pycartopy python=2.7 matplotlib 这里仅先安装 matplotlib 绘图包,创建好环境之后再安装其它需要的包和 cartopy...Cartopy 可以非常简单的创建地图,而不需要像 Basemap 一样先创建 map 实例: import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot...matplotlib 可用的投影在 Cartopy 投影列表页可以查看 。...注意:默认情况下,matplotlib 会根据绘图数据自动确定坐标轴上下限。因为 cartopy 使用的 GeoAxes 类,这相当于询问地图的坐标轴范围。有时候会得到预期效果,但有时候并不会。
如果你满足以下条件,那么Proplot是非常适合你的: •经常绘图,而且包含很多复杂的子图•经常需要对图进行标注和美化•几乎每天都要创建新的图形 Proplot列出了matplotlib的很多不友好的方面...•Xarray和pandas整合 传递xarray和pandas数据结构给matplotlib进行绘图时,这些数据结构的元数据信息会丢失。...Cartopy虽然和axes结合的比较好,但是代码冗长,而basemap则单独创建了新的对象,而不是原始的axes实例。 而且这两个工具都要提供地图投影,选择地图投影又是让人非常头疼的事。...•物理单位引擎 matplotlib的默认单位是inches,这对于美国以外的用户来说是非常让人困惑的。Proplot引入了物理单位引擎来处理此类问题。...就先介绍这么多了,感兴趣的可以去安装了!让我再趴一会!
众所周知,Python的matplotlib是一个非常全面的制图库,它不仅可以绘制图表、地图,还可以绘制3D效果图,试想一下,如果你在画图的时候,可以将立体地形图作为底图,那逼格噌一下子就上来了,今天我就来教大家画一个立体地形图...,啥也不说,咱先上效果图: 上面这张图是展示了基于matplotlib+cartopy的山地阴影图在不同光影参数下的变化效果。...本教程代码所需依赖: matplotlib cartopy>=0.19.0 cnmaps netCDF4 numpy 本教程使用的DEM数据:原始数据来自公开数据集ASTER DEM,已处理成中国区的...,首先需要理解matplotlib中的LightSource对象,顾名思义,这个对象就是“光源”,与3D 建模里的光源是同一个东西,它的调用方法是: from matplotlib.colors import...下面我们来看一下vert_exag参数,这个参数表征的是顶点的突出程度,这个点的值越大,立体感会越强,但是如果你把它设得太大,也会有一些副作用,来看示例: import netCDF4 as nc import
考虑到 Python pandas 包在金融量化分析中体现出的优势, BaoStock 返回的绝大部分的数据格式都是 pandas DataFrame 类型,非常便于用 pandas/NumPy/Matplotlib...它提供了一种简单而灵活的方式来导航、搜索和修改解析树,使得从网页中提取数据变得更加容易 Cartopy Cartopy是一个Python包,用于地理空间数据处理,以便生成地图和其他地理空间数据分析。...Cartopy利用了强大的PROJ.4、NumPy和Shapely库,并在Matplotlib之上构建了一个编程接口,用于创建发布高质量的地图 imbalanced-learn imbalanced-learn...在分类问题中,如果数据集中的一个类别的样本数量远远大于另一个类别,这会导致模型对多数类别的偏向,从而降低对少数类别的识别能力。...PyTorch的易用性使得它在研究社区中有了早期的使用者,并且已经成为应用程序中使用最广泛的深度学习工具之一 pywavelets PyWavelets是Python中用于小波变换的免费开源库。
多进程 在python中使用多进程方法加速批量出图是非常方便的。...time python plot.py real0m11.224s user0m55.686s sys0m1.610s 猜测可能是只创建了一个figure对象,导致在使用多进程传递对象时出现了混乱,从而导致出现问题...测试单背景图的多核时出现了问题,figure.canvas 为 NoneType,导致出错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'print_figure...subplots创建Figure对象,添加colorbar的时候,图形对象会进行自适应,删除colorbar之后axes的位置并不会自动适应到原始位置,此时如果添加新的图层和colorbar,会导致新的...Figure对象中的axes的位置再次缩小。
Python中用关键词None表征null对象,它并不是0,它是Python中的第一类对象。 None是什么 对于函数,如果在函数体中没有return语句,会默认返回None。...None 感觉有点奇怪吧,print(print("..."))所显示的None就是里面的print()返回值。...starter_list的默认值是一个空列表,这种方式不值得提倡,因为它会隐藏着一些BUG。...但是,如果不给starter_list提供参数,即使用默认参数,会怎么样?...即NoneType类型: >>> type(None) 它是Python内置的类型之一。
basemap基于matplotlib开发,所以它具有创建数据可视化的所有功能,必须配合matplotlib使用。...只需要几行代码就可以画一张世界地图: from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap...会暂停对basemap的维护,cartopy取代basemap成为matplotlib阵营里地图可视化的领头兵。...最后说说geopandas geopandas,顾名思义是基于pandas的地图可视化工具,所以它对地理数据的处理非常方便。 推荐大家将geopandas作为地理信息数据处理的主要工具。...之前写过一个geopandas的入门教程,供大家参考: geopandas,用python画地图原来这么简单! 配合使用matplotlib,很简单的代码就可以画出漂亮的地图: -END-
导入库并可视化 import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import numpy as...np import metpy import glob from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER...直接拿千米单位的影像坐标去绘制地图,会造成非常严重的坐标错位。 因此需要提前将影像的坐标单位换算为与地图投影匹配的米单位,然后再传入投影变换,进行坐标转换到地图上。...是地图绘制过程中的一种非常有效和高效的方法 2.绘制era5小时降水 import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import...engine='pynio') prhour=pr.TP_GDS0_SFC_acc1h * 1000 # 创建地图投影 projection = ccrs.PlateCarree() # 创建地图和子图对象
03 选择matplotlib的颜色表 matplotlib的颜色表最近受到了很多批评,因为它们可能会误导用户,但是在我看来大多数的颜色表还是不错的。...正如你会读到的,这些部件非常方便将我们在第1章中提及的天气数据可视化。...(list) for n, d in parts.items(): nodes[d].append(n) (4)这个图形会非常大,所以我们将会创建三个边缘分组: edges = defaultdict.../OSGeo/proj.4 然后我们可以通过pip安装cartopy,本示例中使用到的是cartopy-0.13.0。...更换指标的名字明显会影响代码,所以我决定通过joblib库来缓存数据。但是这个方法美中不足的是不能pickle所有的Python对象。 1. 准备工作 首先你需要有安装了ggplot2的R语言环境。
的颜色表 matplotlib的颜色表最近受到了很多批评,因为它们可能会误导用户,但是在我看来大多数的颜色表还是不错的。...正如你会读到的,这些部件非常方便将我们在第1章中提及的天气数据可视化。...Seaborn和matplotlib都能提供小提琴图。在这个示例中我们将使用Seaborn来绘制天气数据的Z分数(标准分数),分数的标准化并不是必需的,但是如果没有它的话小提琴图会很发散。...defaultdict(list) 3 4for n, d in parts.items(): 5 nodes[d].append(n) (4)这个图形会非常大,所以我们将会创建三个边缘分组:...更换指标的名字明显会影响代码,所以我决定通过joblib库来缓存数据。但是这个方法美中不足的是不能pickle所有的Python对象。 1. 准备工作 首先你需要有安装了ggplot2的R语言环境。
Basemap很nice的教程 Bug: 'NoneType' object has no attribute 'next_element' Request乱码问题 import pandas as pd...as plt %matplotlib inline 小练习 参见此处。...Bug 直接用pd.read_html()一直出错,上个小例子没问题,但读取这个网站出了问题: AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '...不过我忍不住要吐槽一句,为什么这个网站把所以的内容都放在table里,如果这样,能不能给个id或者class,导致利用attrs精确获得表格的微操失败,心中也是万马奔腾。...data.earthquake.cn/datashare/globeEarthquake_csn.html' html = requests.get(url) 乱码问题 request默认是ISO-8859-1编码,这里会导致乱码
其他四种都是先判别是不是在指定shp文件内部,然后再画,但是geopandas.clip的办法与Masterpiece的办法会改变数据的维度,导致无法还原为2D数组,不能用在contourf绘制等值线图上...这里我们只简单讲解基层原理: import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cf import matplotlib.pyplot...由于shp边界之外的地方变为nan值,所以会变白。这里和其他几种不一样,其他几种直接将点减掉了,所以其他几种不能回复原来的网格维度,而这里可以回复原来的网格维度。...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.io.shapereader...maskout:可以用于contour、contourf、barbs、scatter的裁剪,不能筛选数据 salem:nc格式的再分析资料用起来非常好 geopandas.clip:一定局限性,可以筛选数据
这在当你想要使用一个大区域的子集,而不想在此子集区域定义地图对象时非常有用。...因此,当检测到多个时间或是文件时,依赖于地理边界的方法将返回对象数组而不是单个对象。 wrf.get_cartopy 获取的地图对象中并不包含地理边界信息。...但可以使用 wrf.cartopy_xlim 和 wrf.cartopy_ylim 获取 matplotlib 轴边界数组(轴投影坐标)。...因为cartopy 地图对象并不包含地理边界信息,因此仅返回一个 cartopy 对象。...地图对象 cart_proj = get_cartopy(slp) print (cart_proj) # 获取 x轴的边界数组 xlims = cartopy_xlim(slp) # 获取y轴的边界数组
这个处理咋看之下非常奇怪,但这其实与 Java 的编程模型有关,在 Java 中,类型除了少数几个基本类型之外都是类类型,而我们无法像在 C++ 中那样直接操作类类型的值,我们只能隐式地操作指针,而这个...在 Python 中,表示 null 的对象就是 NoneType 的 None。这种处理会比 Java 在概念上纯粹一些。...因为你并不知道一个东西到底是一个具体的对象还是一个 null 值。一个函数说它会返回一个 String 类型的对象,这是真的吗?...不一定,它可能返回一个 null,这就导致每一次使用的时候都要小心翼翼地对其进行判断,否则很有可能就会在运行的时候发生错误,这是一个非常糟糕的事情。...注意这里并没有进行强制类型转换,之前不能调用对象的方法而现在可以的原因是编译器认为此时该对象的值不可能为 null。这个方式可以解决问题吗?
当你试图对不同类型的对象执行不兼容的操作时,就会触发类型错误。...例如,尝试将一个字符串和一个整数相加: a = "Hello" b = 42 result = a + b # 引发 TypeError 解决这类Bug的方法是确保进行操作的对象具有相容的类型。...空指针异常(NoneType Error):引发头疼的问题 另一个常见的Bug是空指针异常,通常由于尝试在None对象上执行操作而引起。...命名错误(NameError):拼写检查的必要性 拼写错误是一个容易忽视但常见的Bug来源。当你使用了未定义的变量或函数时,Python会引发命名错误。...愿每一个Bug都成为你成长道路上的宝贵经验,让你的编程之路更加精彩! 收藏 | 0点赞 | 0打赏
如果我们传递给这些函数或方法的数组对象为None,就会出现"AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'array_interface'"的错误...下面是一些可能导致这个错误的情况以及相应的解决方法:检查数据源:如果你从文件、数据库或其他数据源中加载数据,并将其转换为NumPy数组,确保数据源不为空。...:有些NumPy函数会返回None作为特殊标记,表示没有有效的结果。...它被视为一个NoneType的实例,表示"没有"或"无"。 下面是关于None的一些重要特点和使用情况:表示空对象:None在Python中用于表示没有指向任何对象的情况。...它在检查变量是否为None、初始化变量、函数缺少返回值等场景中非常有用。但需要注意的是,None是一个对象,它与其他对象不同,因此在比较和操作中需要谨慎使用。
遗憾的是,我只有短短8周跟学生相处的时间,所以我只能专注于讲授理论和实践相结合的内容来帮助他们成为数据科学家。...Cartopy和geopandas+matplotlib只生成静态可视化,所有我还没有尝试过。...Bokeh的示例非常少,而Plot.ly Dash对惯于在Python中创建可视化的用户来说则非常重要。...我班上的一些学生团队使用Plot.ly Dash完成期末项目,但他们学得非常快。...http://campa-gupta.herokuapp.com/ 08 Altar会是理想的选择吗? 随着课程的进展,出现了一些关于Python 和 Vega组合成为Altair的消息!
事实上,用户对产品质量的要求非常严格,再小的问题他们也会发现,也会吐槽。用户反馈的话我们还能知道,否则我们可能很晚才发现BUG,如果没有监控的话。...还有一种微妙的情况,当用户反馈貌似不可能出现的BUG时,我们会本能的觉得产品应该没有问题,问题应该出在用户那里,大概是他的浏览器或者网络,或者某种无法解释的原因导致的。...既然业务代码没有问题,那应该没有BUG,这事大概是什么奇怪的原因导致的,我们什么也不用做吧... 后来,又有几个用户反馈同一个问题,报错也越来来越多,我们不可能再骗自己了!...实际工作中,每个需求的影响范围、紧急程度、难易程度也需要考虑。 你有什么更好的想法吗?欢迎留言讨论!本文作者为Fundebug的技术总监,欢迎添加微信交流:KiwenLau。...参考 产品需求优先级的艺术 -- Kano模型 如何成为优秀的技术主管?你要做到这三点 为什么美国程序员工作比中国程序员工作轻松、加班少?
以安装matplotlib为例: conda install -c conda-forge matplotlib 从技术上讲,在conda环境中,也可以使用pip安装包,但这可能会导致问题,因此应尽量避免...代码管理建议: 面向对象编程。强烈推荐使用PyTorch机器学习框架,因为它有助于为所有事情使用面向对象的编程。Pytorch中,模型是一个类,数据集也是一个类。 使用函数。...有一次我花了一整天的时间寻找一个非常奇怪的bug,结果发现它是由于错误地迭代2D数组而导致的,因为我在数百行代码中只切换了一行“I”和“j”。那是我最后一次使用单字母变量名。...可视化纠错 特别是在计算机视觉中,使用可视化来执行健全性检查是很有用的。 matplotlib非常适合查看图像、分割图、带边框的图像等。...,因为它允许在程序崩溃的地方检查变量或对象的状态,并在程序崩溃的地方运行代码片段,以便可以尝试可能的解决方案。
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