使用matplotlib / basemap進行Python插值

Question

我對編程很新，而且很難理解插值。 我發現嘗試解釋它的每一個源都非常神秘（特別是basemap / matplotlib的特定於包的站點）。 我使用matplotlib的底圖進行映射，但是我的數據的性質是它有5度5度塊（lat lon塊）。 我想通過插值平滑地圖。

所以首先是我的代碼。

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap, addcyclic

#load the netcdf file into a variable
mar120="C:/Users/WillEvo/Desktop/sec_giptie_cpl_mar_120.nc"

#grab the data into a new variable
fh=Dataset(mar120,mode="r")

#assign model variable contents to python variables
lons=fh.variables['lon'][:]
lats=fh.variables['lat'][:]
test=fh.variables['NE'][:]

#specifying which time and elevation to map
ionst=test[12,0]

#close the netCDF file
fh.close()

# get rid of white stripe on map
ionst, lons=addcyclic(ionst, lons)

#map settings
m=Basemap(llcrnrlon=-180, llcrnrlat=-87.5, urcrnrlon=180, urcrnrlat=87.5,rsphere=6467997, resolution='i', projection='cyl',area_thresh=10000, lat_0=0, lon_0=0)

#Creating 2d array of latitude and longitude
lon, lat=np.meshgrid(lons, lats)
xi, yi=m(lon, lat)

#setting plot type and which variable to plot
cs=m.pcolormesh(xi,yi,np.squeeze(ionst))

#drawing grid lines
m.drawparallels(np.arange(-90.,90.,30.),labels=[1,0,0,0],fontsize=10)
m.drawmeridians(np.arange(-180.,181.,30.), labels=[0,0,0,1],fontsize=10)

#drawing coast lines
m.drawcoastlines()

#color bar
cbar=m.colorbar(cs, location='bottom', pad="10%")
cbar.set_label("Elecron Density cm-3")

#showing the plot
plt.show()

那么現在，我如何輕松地插入我的數據以使其平滑？ 我試圖調用Basemap.interp但是我得到一個錯誤，說底圖沒有屬性interp。

我對用於插入數據的內容真的很公正，我真的需要有人向我解釋這個我是愚蠢的。

另請注意，我正在學習繪制標簽之類的細節，所以我現在還不太擔心。 下面是上面代碼輸出的示例映射。

Answer 1

為了解決問題，我會使用imshow而不是pcolormesh

例如 ：

from pylab import *

data = random((3,3))
figure(1)
imshow(data, interpolation='none')

plt.show()

給出：

和

imshow(data, interpolation='bicubic')

給出：

幫助頁面列出了所有可能的插值： http ： //matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.imshow

Answer 2

這包含一些額外的代碼，但這是我認為我最終得到的。 這是幾年前所以我不是100％肯定這是上面的確切代碼解決了我的答案。

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap, addcyclic
import matplotlib.animation as animation

plt.rcParams['animation.ffmpeg_path'] = 'C:/FFMPEG/bin/ffmpeg'

file_loc = "C:/Users/Will Evonosky/Dropbox/SOARS/SOARS 2015/Data"
#load the netcdf file into a variable
mar120=file_loc+"/My Datasets To Share/SA120_Iono_Acc_WE.nc"

#grab the data into a new variable
fh=Dataset(mar120,mode="r")

#assign model variable contents to python variables
lons=fh.variables['lon'][:]
lats=fh.variables['lat'][:]
var1=fh.variables['GT'][:]

#specifying which time and elevation to map
ionst=var1[0,18,:,:]
details='(Z=6)'

#close the netCDF file
fh.close()



# get rid of white stripe on map
ionst, lons=addcyclic(ionst, lons)

#Setting figure attributes
fig=plt.figure(figsize=(15,15),frameon=False)

#map settings
m=Basemap(llcrnrlon=-180, llcrnrlat=-87.5, urcrnrlon=180, urcrnrlat=87.5,rsphere=6467997, resolution='l', projection='cyl',area_thresh=10000, lat_0=0, lon_0=0)

#Creating 2d array of latitude and longitude
lon, lat=np.meshgrid(lons, lats)
xi, yi=m(lon, lat)

#plotting data onto basemap
cs=m.imshow(ionst, interpolation=None, alpha=.8)
vert=plt.axvline(x=-75, color='black', linewidth=5)
#drawing grid lines
m.drawparallels(np.arange(-90.,90.,30.),labels=[1,0,0,0],fontsize=15)
m.drawmeridians(np.arange(-180.,181.,30.), labels=[0,0,0,1],fontsize=15)

#drawing coast lines
m.drawcoastlines()

#color bar
cbar=m.colorbar(cs, location='bottom', pad="10%")
cbar.set_label(r"Ion Drag $(cm/s^2)$", size=15)

#Title Preferences
plt.title('Ion Drag at '+details, size=25)


#Function to update the plots data
def updateax1(j):
    cs.set_array(var1[j,18,:,:])
    return cs,

#Animate the plot
ani1=animation.FuncAnimation(fig, updateax1, frames=range(24), interval=250, blit=True)
ani1.save('Iondrag_Map.mp4')

#showing the plot
plt.show()