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[源代码] python后向轨迹绘图方法

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新浪微博达人勋

发表于 2021-5-17 12:16:09 | 显示全部楼层 |阅读模式

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先上图
0.png
代码如下:
import os
import pandas as pd
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.mpl.ticker as cticker
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as col
import matplotlib.cm as cm
import cartopy.feature as cfeature
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import numpy as np
from matplotlib.collections import LineCollection
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号



#地图设置
proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=105)
leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (70,135,18,55)
img_extent = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat]
lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter()
lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter()
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
f_ax = fig.add_axes([0.1, 0.3, 0.8, 0.6],projection = proj)
f_ax.set_extent(img_extent, crs=ccrs.PlateCarree())
f_ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
f_ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
f_ax.set_xticks(np.arange(leftlon,rightlon+10,10), crs=ccrs.PlateCarree())
f_ax.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat+10,10), crs=ccrs.PlateCarree())
f_ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
f_ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
# 加载中国地图
china = shpreader.Reader('data/bou2_4l.dbf').geometries()
#绘制中国国界省界九段线等等
f_ax.add_geometries(china, ccrs.PlateCarree(),facecolor='none', edgecolor='black',zorder = 1)
# color1 = '#00E400'
# color3 = '#FF7E00'
# color6 = '#7E0023'

color1 = 'green'
color3 = 'blue'
color6 = 'red'

cmap1 = col.LinearSegmentedColormap.from_list('own1', [color1,color1])
cm.register_cmap(cmap=cmap1)
cmap2 = col.LinearSegmentedColormap.from_list('own2', [color3,color3])
cm.register_cmap(cmap=cmap2)
cmap3 = col.LinearSegmentedColormap.from_list('own3', [color6,color6])
cm.register_cmap(cmap=cmap3)
h = h100['height']
points = np.array([h100['lon'], h100['lat']]).T.reshape(-1, 1, 2)
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)
#设置颜色线条
lc = LineCollection(segments, cmap=cm.get_cmap('own1'), color = color1,transform=ccrs.PlateCarree(),label = '100m')
lc.set_array(h)
f_ax.add_collection(lc)
h = h500['height']
points = np.array([h500['lon'], h500['lat']]).T.reshape(-1, 1, 2)
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)
#设置颜色线条
lc = LineCollection(segments, cmap=cm.get_cmap('own2'), color = color3,transform=ccrs.PlateCarree(),label = '500m')
lc.set_array(h)
f_ax.add_collection(lc)
h = h1000['height']
points = np.array([h1000['lon'], h1000['lat']]).T.reshape(-1, 1, 2)
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)
#设置颜色线条
lc = LineCollection(segments, cmap=cm.get_cmap('own3'), color = color6,transform=ccrs.PlateCarree(),label = '1000m')
lc.set_array(h)

#绘制线条
f_ax.add_collection(lc)
f_ax.scatter(h100['lon'][0], h100['lat'][0],color = 'black', s=10)
plt.title(str(h100['year'][0])+'年'+str(h100['month'][0])+'月'+str(h100['day'][0])+'日'+str(h100['hour'][0])+'时的'+str(int(h1000['bac_hour'][len(f)-1]))+'小时后向轨迹图')
plt.legend()
# f_ax = fig.add_axes([0.1, 0.5, 0.8, 0.4],projection = proj)
ff_ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.22])
axx = range(-len(h100)+1,1)
ff_ax.plot(axx,h100['height'],color=color1)
ff_ax.plot(axx,h500['height'],color=color3)
ff_ax.plot(axx,h1000['height'],color=color6)
td = []
for i in range(len(h100['hour'])):
    l = str(h100['day'].tolist()
).replace(' ','') + '日' +str(h100['hour'].tolist()).replace(' ','')+ '时'
    td.append(l)
plt.xticks(axx, td, rotation=60)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('高度:m')
plt.savefig('aaa.png')
plt.show()


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新浪微博达人勋

发表于 2021-5-17 14:45:45 | 显示全部楼层
谢谢分享,学习了
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新浪微博达人勋

发表于 2021-5-17 15:01:21 | 显示全部楼层
谢谢分享,学习学习
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新浪微博达人勋

发表于 2021-5-31 16:52:12 | 显示全部楼层
绘制后向轨迹图读取的数据部分代码好像没有,读取的数据应为为风场数据,还有其他什么数据???
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新浪微博达人勋

发表于 2021-6-3 08:57:00 | 显示全部楼层
谢谢分享,我要好好学习
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新浪微博达人勋

发表于 2021-6-10 19:41:02 来自手机 | 显示全部楼层
正好在研究后向轨迹模拟,参考一下,感谢啦
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新浪微博达人勋

发表于 2021-7-4 07:20:37 | 显示全部楼层
谢谢分享,学习学习
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新浪微博达人勋

发表于 2023-3-17 19:59:06 | 显示全部楼层

                               
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大佬 您好,想问您两个问题,第一个问题就是在哪读取数据,第二个问题就是这个地方为啥报错
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新浪微博达人勋

发表于 2023-3-17 20:03:37 | 显示全部楼层

                               
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新浪微博达人勋

发表于 2023-3-17 20:05:56 | 显示全部楼层
  1. h = h100['height']
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这个h100标红
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