MeteoInfoLab脚本示例：散点密度图

MeteoInfo

当绘制大量散点的时候会有很多点压盖在一起，这时候可以通过散点密度色阶来区分散点分布的密度。散点密度是指点在某个位置出现的频次，某个位置通常是一个小区域，因此可以将散点分布的整个大区域分成小的矩形区域，然后计算每个矩形区域中点的个数。MeteoInfoLab中的griddata函数的功能是将散点格点化，其中method参数设为'inside_count'即可计算每个格点的散点数目，其返回值前三个参数是格点数据，第4个参数是散点数据的密度值（散点所在网格的密度即该散点的密度）。argsort函数获得数组排序的索引数组，可以用来对散点数据数组进行排序，以保证密度大的点后绘制（不会被密度小的点压盖）。

1. #Create normal distribution point data
   
2. x = random.randn(10000)
   
3. y = x * 3 + random.randn(10000)
   
4. 
   
5. #Calculate point density
   
6. x_g = linspace(x.min(), x.max(), 100)
   
7. y_g = linspace(y.min(), y.max(), 100)
   
8. z1,x1,y1,z = griddata((x,y), None, xi=(x_g, y_g), method='inside_count')
   
9. 
   
10. #Sort the points by density, so that the densest points are plotted last
    
11. idx = argsort(z)
    
12. x = x[idx]
    
13. y = y[idx]
    
14. z = z[idx]
    
15. 
    
16. #Plot scatter point colored by density
    
17. ls = scatter(x, y, s=4, c=z, edgecolor=None, cnum=20)
    
18. colorbar(ls)
    
19. title('Scatter density plot example')

#Create normal distribution point data<br /> x = random.randn(10000)<br /> y = x * 3 + random.randn(10000)<br /> <br /> #Calculate point density<br /> x_g = linspace(x.min(), x.max(), 100)<br /> y_g = linspace(y.min(), y.max(), 100)<br /> z1,x1,y1,z = griddata((x,y), None, xi=(x_g, y_g), method='inside_count')<br /> <br /> #Sort the points by density, so that the densest points are plotted last<br /> idx = argsort(z)<br /> x = x[idx]<br /> y = y[idx]<br /> z = z[idx]<br /> <br /> #Plot scatter point colored by density<br /> ls = scatter(x, y, s=4, c=z, edgecolor=None, cnum=20)<br /> colorbar(ls)<br /> title('Scatter density plot example')

qdsonglinyy

正在学习，谢谢楼主分享。楼主有处理过闪电数据吗，有脚本可以学习下的？

MeteoInfo

qdsonglinyy 发表于 2017-3-24 09:59
正在学习，谢谢楼主分享。楼主有处理过闪电数据吗，有脚本可以学习下的？

参考这个脚本汇总贴：http://bbs.06climate.com/forum.p ... &extra=page%3D1

偷影子的人

多谢分享！

ddd212

学习了，谢谢

汤汤

哇哦，楼主写得太好了{:5_213:}{:5_213:}{:5_213:}{:5_213:}

cassienju

看来很不错的样子

jiangjiang-

感谢分享
{:eb502:}{:eb502:}{:eb502:}{:eb502:}{:eb502:}{:eb502:}{:eb502:}{:eb502:}

xiongxiong1999

{:5_213:}太强了，正准备用