Python抖动和pcolormesh没有完全正确地排列起来

Question

我正试图在地图上覆盖一幅风场的颤动图，上面写着风速的波洛梅什。

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from pylab import * 

lonMin = 115.5
lonMax = 124.5
latMin = 10
latMax = 20

res = 0.25
lonGrid = arange(lonMin, lonMax, res)
latGrid = arange(latMin, latMax, res)
lonGrid,latGrid = meshgrid(lonGrid,latGrid)

u = random(lonGrid.shape)
v = random(lonGrid.shape)
m = Basemap(llcrnrlon=lonMin,llcrnrlat=latMin,urcrnrlon=lonMax,urcrnrlat=latMax, resolution = 'i')

m.pcolormesh(lonGrid, latGrid, sqrt(u**2+v**2))
m.quiver(lonGrid,latGrid,u,v, latlon = 'true')
m.drawcoastlines()
m.fillcontinents()

这给了我一个类似于下面的情节

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我注意到两件事：

1. 箭箭来自pcolormesh产生的像素的左下角，而不是中央。
2. 情节的上界和右界不着色。

到底是怎么回事，我该怎么解决呢？

Answer 1

您的代码有一些问题。

首先，避免使用from pylab import *，这将严重地污染您的命名空间。

第二，顶部和右边丢失的数据:这是由于pcolormesh的行为，它模仿了相同名称的MATLAB函数。引用了pcolor的文档，其中解释了这一点：

pcolor(X, Y, C, **kwargs) ..。 理想情况下，X和Y的维数应该大于C的维数；如果维数相同，则忽略C的最后一行和列。

所以你可以使用一个纬度/经度的辅助数组来去除空边框。或者，我建议使用imshow，它的基本地图版本会自动调整比例，以便绘制的图像跨越可见地图。将您的pcolormesh呼叫切换到

m.imshow(sqrt(u**2+v**2),interpolation='none')

你会得到

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现在，最后一个问题是如何可视化您的数据。你的数据是什么？在上面的图中，数据点对应于每个“像素”的右下角，也就是(lat,lon)点所在的位置。因此，当前的可视化是这样的:每个箭头从它对应的点开始，每个像素对应于其左下角的数据。

你想要做的就是把这些箭头移到像素的中心。如果你想要精确，你实际上需要移动像素，因为根据定义，箭图应该在哪里。另一种选择是将地图保持为-原样，并移动箭图(这个版本的基本原理是将数据离散化，在像素尺度上放置箭头/像素并不重要)。

因为在我看来，如果你的箭箭停留在原来的位置，那就更准确了，我建议把整个基本地图移动半个(lat,lon)单元，这样像素就可以集中在实际的数据点上。您可以通过将pivot='middle'选项传递给quiver使其变得最漂亮:在这种情况下，您的箭头将以数据点为中心(位于每个像素的中间)，而不是源自上述点：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
#from pylab import * 
from pylab import arange,meshgrid,random,sqrt

lonMin = 115.5
lonMax = 124.5
latMin = 10
latMax = 20

res = 0.25
lonGrid = arange(lonMin, lonMax, res)
latGrid = arange(latMin, latMax, res)
lonGrid,latGrid = meshgrid(lonGrid,latGrid)

u = random(lonGrid.shape)
v = random(lonGrid.shape)
m = Basemap(llcrnrlon=lonMin-res/2,llcrnrlat=latMin-res/2,
            urcrnrlon=lonMax-res/2,urcrnrlat=latMax-res/2,
            resolution='i') # shifted!
# data corresponds to (latGrid,lonGrid)
# basemap plot is shifted with (-res/2,-res/2)
# imshow will automatically use the visible map anyway

m.imshow(sqrt(u**2+v**2), interpolation='none')
m.quiver(lonGrid,latGrid,u,v, latlon='true', pivot='middle')
m.drawcoastlines()
m.fillcontinents()

由此产生的图形看起来相当不错，现在也很明显，颜色与箭头的大小有关：

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