使用pcolor在python中绘制3个数组

Question

我读取了卫星图像，并从图像中获取了纬度和经度的数据，并放入了一个数组中。 lat的尺寸为（135,90），lon也为（135,90）。 数据的尺寸最初为（135,90,4,9,8），其中4代表图像的波段。 经过处理（使用for循环将所有波段置于单个图像中）后，数据的尺寸为biw（1215,720），即（135 x9，90 x 8）。 我有一段代码，它是：

x = lat   # dimension (135,90)
y = lon   # dimension (135,90)
z = data  # dimension ( 1215, 720) 

plt.figure()
plt.pcolor(x,y,z)
plt.colorbar()
plt.savefig("proj1.png")

但是随后它在下面产生了一个非常不好的图像：

我的朋友告诉我，我应该在纬度和经度上加分，以便使其与数据相同。 但是不知道该怎么做。 他说的方法正确吗？

Answer 1

再次引起我的注意... matplotlib的文档在此处http://matplotlib.sourceforge.net/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.pcolor

X和Y，如果给定，则指定彩色四边形的（x，y）坐标； C [i，j]的四边形的拐角为：

    (X[i,   j],   Y[i,   j]),
    (X[i,   j+1], Y[i,   j+1]),
    (X[i+1, j],   Y[i+1, j]),
    (X[i+1, j+1], Y[i+1, j+1]).

理想情况下，X和Y的尺寸应比C的尺寸大一； 如果尺寸相同，则将忽略C的最后一行和最后一列。

但是C的尺寸（或形状）与X和Y完全不同。matplotlib总是想让您准备（1）X，Y是网格点（或角点）的x和y坐标，而（2）C是值的瓷砖中有4个相邻的网格点。 因此，您将x，y的形状设为135和90。然后颜色应该是134 x 89，或者是135和90。

我的理解是，此C的数据来自modis像素，您已经拥有135x90的像素。 因此，您应该指定这12150个图块的角点...有意义吗？ 如果您知道中心点的纬度/经度，则将其向左/下方移动一半距离，然后在右/上方添加一行和一列以创建网格点。 如果您使用投影坐标而不是纬度/经度，则是同一回事。 或者，您可以忘记这些半距离交易，只需插入已经获得的X和Y（135x90）以及C（必须为135x90）即可使用pcolor。

（135,90,4,9,8）中的9,8是什么意思？ 每个水平网格单元有9 * 8个不同的属性吗？ 例如垂直层，不同种类的化学物质或物理性质？ 如果是这样，则必须一次选择一个并作图（即，仅将135x90的C与X和Y一起输入）。 另外，您提到4是“带”的。 如果该id色带如RGBK，并且您想显示该颜色，则pcolor可能不是很好，您必须寻找其他功能或可以理解这4个数字的东西。 pcolor只需读取数字范围，然后在最小值和最大值之间应用比例，然后将颜色比例从蓝色应用到红色（或者您可以选择任意选择）

编辑

我从http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/AIRS/data-holdings/by-access-method中获取了适用于Level-1B，VISIBLE的数据集。

该数据集由AIRS 1A级数字（DN）生成，包括在0.4至1.0 um频谱范围内的4个通道。 一整天的AIRS数据被分为240个场景，每个场景持续6分钟。 对于AIRS可见/近红外测量，单个场景包含135条扫描线，其中一条扫描线包含720个交叉轨迹像素和9个沿轨迹像素； 每个场景总共有720 x 9 x 135 = 874,800可见/近红外像素。

因此，最简单的方法是获取每个位置的8x9平均值，并一次选择四个轨道之一。 或者，由于这些波段对应于不同的颜色，如下面的波长所示，

• 通道1：0.41微米-0.44微米
• 频道2：0.58微米-0.68微米
• 通道3：0.71微米-0.92微米
• 通道4：0.49微米-0.94微米

您可能会将它们用作pylab的imshow（）函数输入的RGBK值。 您可能不喜欢空间平均后的输出分辨率。 在这种情况下，您必须以某种方式获取每个位置内（9,8）个像素的坐标。 但是，应该有一种标准的方法，即数据是一种广泛使用的公共数据。