使用python查找網格上的緯度點的索引

Question

我是python的新手，我不知道如何找到從給定緯​​度/經度點（不是從網格中給出，而是由我選擇）到找到緯度/經度的最接近索引的最小距離網格上的lon點。

基本上，我正在讀取包含2D坐標的ncfile：

coords = 'coords.nc'
fh = Dataset(coords,mode='r')
lons = fh.variables['latitudes'][:,:]
lats = fh.variables['longitudes'][:,:]
fh.close()

>>> lons.shape
(94, 83)
>>> lats.shape
(94, 83)

我想在上面的網格中找到與以下值最近的緯度的索引：

sel_lat=71.60556
sel_lon=-161.458611

我嘗試制作緯度/經度對以便使用scipy.spatial.distance函數，但是仍然遇到問題，因為我沒有將輸入數組設置為所需的格式，但是我不知道該怎么做那：

latLon_pairsGrid = np.vstack(([lats.T],[lons.T])).T

>>> latLon_pairsGrid.shape
(94, 83, 2)

distance.cdist([sel_lat,sel_lon],latLon_pairsGrid,'euclidean')

任何幫助或提示，將不勝感激

Answer 1

我想我找到了答案，但這是一種變通方法，可以避免計算所選緯度/經度和網格上緯度/經度之間的距離。 這似乎並不完全准確，因為我從不計算距離，而只是計算緯度/經度值本身之間最接近的差。

我使用了問題的答案來查找2D數組中最接近的（長，緯）值的（i，j）位置

a = abs(lats-sel_lat)+abs(lons-sel_lon)
i,j = np.unravel_index(a.argmin(),a.shape)

然后，使用這些返回的索引i，j，我可以在網格上找到與所選的經度和經度值最接近的坐標：

>>> lats[i,j]
71.490295
>>> lons[i,j]
-161.65045

Answer 2

檢出pyresample包裝。 它使用快速kdtree方法提供空間最近鄰居搜索：

import pyresample
import numpy as np

# Define lat-lon grid
lon = np.linspace(30, 40, 100)
lat = np.linspace(10, 20, 100)
lon_grid, lat_grid = np.meshgrid(lon, lat)
grid = pyresample.geometry.GridDefinition(lats=lat_grid, lons=lon_grid)

# Generate some random data on the grid
data_grid = np.random.rand(lon_grid.shape[0], lon_grid.shape[1])

# Define some sample points
my_lons = np.array([34.5, 36.5, 38.5])
my_lats = np.array([12.0, 14.0, 16.0])
swath = pyresample.geometry.SwathDefinition(lons=my_lons, lats=my_lats)

# Determine nearest (w.r.t. great circle distance) neighbour in the grid.
_, _, index_array, distance_array = pyresample.kd_tree.get_neighbour_info(
    source_geo_def=grid, target_geo_def=swath, radius_of_influence=50000,
    neighbours=1)

# get_neighbour_info() returns indices in the flattened lat/lon grid. Compute
# the 2D grid indices:
index_array_2d = np.unravel_index(index_array, grid.shape)

print "Indices of nearest neighbours:", index_array_2d
print "Longitude of nearest neighbours:", lon_grid[index_array_2d]
print "Latitude of nearest neighbours:", lat_grid[index_array_2d]
print "Great Circle Distance:", distance_array

還有一種簡便的方法可以直接獲取最近的網格點處的數據值：

data_swath = pyresample.kd_tree.resample_nearest(
    source_geo_def=grid, target_geo_def=swath, data=data_grid,
    radius_of_influence=50000)
print "Data at nearest grid points:", data_swath