用python制作维基路径图（附源代码文件及底图下载）

yangzhe1997

转自台风论坛
python初学者，前几日了解到了强大的matplotlib模块以及其旗下的Basemap模块，花三个小时写了制作维基路径图的程序，通过导入B-Deck文件（如JTWC的BST文件）自动导出

                               
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代码
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
from os import startfile
         
#由风速返回SSHS级别
def category(wind):
    if wind > 137:
        cat = 'CAT5'
    elif wind > 114:
        cat = 'CAT4'
    elif wind > 96:
        cat = 'CAT3'
    elif wind > 83:
        cat = 'CAT2'
    elif wind > 64:
        cat = 'CAT1'
    elif wind > 30:
        cat = 'TS'
    else:
        cat = 'TD'
    return cat
         
#根据路径经纬度范围计算图片经纬度范围，宽长比固定为0.618
def bestscale(latmax,latmin,lonmax,lonmin):
    latmid = latmax/2 + latmin/2
    lonmid = lonmax/2 + lonmin/2
    deltalat = latmax - latmin
    deltalon = lonmax - lonmin
    if deltalat / deltalon > 0.618:
        deltalon = deltalat / 0.618
        lonmax = lonmid + deltalon / 2
        lonmin = lonmid - deltalon / 2
    elif deltalat / deltalon < 0.618:
        deltalat = deltalon * 0.618
        latmax = latmid + deltalat / 2
        latmin = latmid - deltalat / 2
    return latmax, latmin, lonmax, lonmin
         
#由级别返回颜色值，均从维基路径图上取色以保持一致
def fitcolor(cat):
    if cat == 'CAT5':
        return '#ff5e5e'
    elif cat == 'CAT4':
        return '#ff8f1d'
    elif cat == 'CAT3':
        return '#ffbe49'
    elif cat == 'CAT2':
        return '#ffe473'
    elif cat == 'CAT1':
        return '#ffffc7'
    elif cat == 'TS':
        return '#03f8f9'
    else:
        return '#59bbff'
         
#由级别返回符号标记，'^'代表三角形，'o'代表圆形
def fitmarker(cat):
    if cat == 'EX' or cat == 'DB':
        return '^'
    else:
        return 'o'
         
#主程序
def plot():
    stormnum = input('输入台风六位编号，如201201：')
    filepath = 'C:\\Users\\crazyapril\\Desktop\\BST\\%d\\WP%02d.txt' % (stormnum/100,stormnum%100)
    #这个路径是楼主电脑里BST存放路径，可按情况更改
    filehandle = open(filepath,'r')
    bstline = filehandle.readline() #打开BST文件并逐行读取，现读取第一行
    latmax, latmin, lonmax, lonmin = 0, 90, 0, 180
    latlist, lonlist, catlist = [], [], [] #纬度列表，经度列表和强度级别列表
    while bstline: #当此行不为空，执行循环
        lat, lon = int(bstline[35:38])/10.0, int(bstline[41:45])/10.0
        wind = int(bstline[48:51])
        level = bstline[59:61] #按老J BST文件格式读取经纬度、风力和级别
        latlist.append(lat)
        lonlist.append(lon) #将读取到的经纬度添加到列表中
        if wind < 64 and stormnum > 200300:
            catlist.append(level) #2003年后的老J BST文件有level信息，包含扰动和温气阶段，将其存入级别列表
        else:
            catlist.append(category(wind)) #其他均按category函数转换得到级别，存入列表
        if lat > latmax:
            latmax = lat
        if lat < latmin:
            latmin = lat
        if lon > lonmax:
            lonmax = lon
        if lon < lonmin:
            lonmin = lon #获取路径范围（最大经度、最小经度、最大纬度、最小纬度）
        bstline = filehandle.readline() #读取下一行
    filehandle.close() #文件读取完毕，关闭文件
    latmax, latmin, lonmax, lonmin = bestscale(latmax+5,latmin-5,lonmax+5,lonmin-5)
    #获取图片经纬度范围，+5、-5意为在图片中预留5纬度空间
    m = Basemap(projection='merc',resolution=None,
                llcrnrlat=latmin,urcrnrlat=latmax,
                llcrnrlon=lonmin,urcrnrlon=lonmax)
    #建立地图，采用墨卡托投影，地图四角经纬度使用上面获得的经纬度
    m.warpimage(image='E:\\nasa.jpg',scale=0.6) #调用背景图片，压缩率为0.6
    xlist, ylist = m(lonlist,latlist) #将经纬度转换为图片所用坐标
    m.plot(xlist,ylist,color='w') #首先画白线
    for i in range(len(lonlist)): #再逐个描点
        x, y = m(lonlist<i>, latlist<i>)
        m.plot(x,y,color=fitcolor(catlist<i>),marker=fitmarker(catlist<i>),markersize=6,markeredgecolor='none')
    figpath = 'C:\\Users\\crazyapril\\Desktop\\BST\\%d\\WP%02d.png' % (stormnum/100,stormnum%100) #图片保存地址
    plt.savefig(figpath,dpi=200,bbox_inches='tight',edgecolor='none',pad_inches=0) #将图片保存，dpi为200
    print '保存成功。保存地址：%s' % (figpath)
    startfile(figpath) #调用系统默认程序打开路径图片
         
plot()</i></i></i></i>

yangzhe1997

另外这个安装所需的库matplotlib和basemap ，这两个库还需要另外一些库的支持，在上面这个链接里继续找到numpy、dateutil、six、pyparsing、Pillow这五个库安装即可 。
底图（代码中的nasa.jpg）在这里

                               
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点Original File右键保存。
JTWC Best Track：http://www.usno.navy.mil/NOOC/nmfc-ph/RSS/jtwc/best_tracks/

airstarry

谢谢分享  

andy_npf

谢谢分享  
青春版

ginanony

感谢分享，就是有点不太明白从经纬度到图片位置转化的那段代码。。。

youngaesu

学写了，谢谢

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好东西，学习了。

novelbean

好东西，学习了