Список повторной выборки точек широты

Приведенный ниже код считывает данные о местонахождении действующих ASOS (метеорологических станций) по всему миру. Я хотел бы использовать этот список в будущем как список точек для построения данных, но многие станции расположены слишком близко друг к другу, чтобы их можно было просматривать в масштабе страны или даже штата. Я бы хотел уменьшить плотность станций, нанесенных на карту. Ниже приведен код, отображающий все станции в США / южной Канаде:

import re

fh = open('../498/stations.txt', 'r')
lines = fh.readlines()

data = []
for line in lines:
    comment_match = re.search('^!', line)
    blank_match = re.search('^\s*$', line)
    header_match = re.search('\d{2}-\w{3}-\d{2}|CD\s+STATION', line)
    if comment_match or blank_match or header_match:
        None
    else:
        ICAO = line[20:24].strip()
        if len(ICAO) == 4:
            CD = line[0:3].strip()
            if len(CD) == 0:
                CD = None
            STATION = line[3:20].strip()
            LATLON = line[39:54]
            if LATLON[5] == 'S':
                LAT = float("{0:.2f}".format(-(float(LATLON[0:2])+float(LATLON[3:5])/60.)))
            if LATLON[5] == 'N':
                LAT = float("{0:.2f}".format((float(LATLON[0:2])+float(LATLON[3:5])/60.)))
            if LATLON[14] == 'W':
                LON = float("{0:.2f}".format(-(float(LATLON[8:11])+float(LATLON[12:14])/60.)))
            if LATLON[14] == 'E':
                LON = float("{0:.2f}".format((float(LATLON[8:11])+float(LATLON[12:14])/60.)))
            ELEV = int(line[54:59].strip())
            C = line[81:-1]
            stn_dict = {'name':STATION, 'id':ICAO, 'state':CD, 'country':C, 'lat':LAT, 'lon':LON, 'elev':ELEV}
            data.append(stn_dict)

import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt

extent = [-130,-60,20,60]

fig = plt.figure(figsize=(15,12))
ax = fig.add_subplot(111,projection=ccrs.Miller())
ax.coastlines(resolution='50m')
ax.add_feature(cfeature.STATES.with_scale('50m'))
ax.set_extent(extent,crs=ccrs.Miller())

for stndict in data:
    if stndict['lon'] > extent[0] and stndict['lon'] < extent[1] and stndict['lat'] > extent[2] and stndict['lat'] < extent[3]:
        plt.plot(stndict['lon'], stndict['lat'], color='blue', marker='o',
         transform=ccrs.PlateCarree())

Вот результат выполнения кода. Вы можете увидеть, что множество графиков расположены поверх одного. другой в этом масштабе карты. В идеале я хотел бы иметь возможность изменять расстояние между нанесенными точками, например, 100 км.

Есть ли библиотеки, которые упростили бы эту задачу?


python-3.x gis cartopy metpy
person Karl Schneider    schedule 13.06.2019    source источник
comment
Matplotlib Basemap имеет hexbin график, который показывает плотность встречаемости точек.   -  person swatchai    schedule 14.06.2019

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

MetPy имеет функцию _ 1_, который может делать то, что вы хотите. Эта функция принимает местоположения ваших станций в виде массива (количество точек) x размеров (например, 2 или 3) вместе с радиусом, минимальным расстоянием до ближайшей точки в результате. Результатом является логический массив, который можно использовать в качестве маски для выбора точек интереса. Вы используете это как:

from metpy.calc import reduce_point_density
import numpy as np
point_locs = np.array([(10, 50), (11, 49), (35, 40)])
mask = reduce_point_density(point_locs, 4.)
keep_points = point_locs[mask]

Вы также можете при желании передать массив значений приоритета, который позволяет контролировать, какие точки предпочтительно выбираются для сохранения. Более крупный пример использования reduce_point_density находится здесь.

person DopplerShift    schedule 14.06.2019