Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

--- calc:plot [2023/03/29 16:56]
root
+++ calc:plot [2023/04/10 09:45] (текущий)
root
@@ Строка 2: / Строка 2: @@
 ====== Графики ======
-Основным модулем для построения графиков в Python является ''matplotlib''<sup>[pip]</sup>.
+Самым популярным модулем для построения графиков в Python является ''matplotlib''<sup>[pip]</sup>.
 </div><div slide>
@@ Строка 290: / Строка 290: @@
 {{ :calc:figure_1-6.png |}}
-</div><div slide>
-===== Специальные построения: данные на карте =====
-Раньше для построения карт использовался модуль ''basemap''<sup>pip</sup>, но он устарел и более не поддерживается. На замену ему пришел модуль ''cartopy''<sup>pip</sup>. Установка пакета ''cartopy'' в Windows из pip вызывает сложности, поэтому вот готовые пакеты для разных версий Python:
-  * {{ :calc:cartopy-0.21.1-cp38-cp38-win_amd64.whl | cartopy-0.21.1-cp38-cp38-win_amd64.whl}}
-  * {{ :calc:cartopy-0.21.1-cp39-cp39-win_amd64.whl | cartopy-0.21.1-cp39-cp39-win_amd64.whl}}
-  * {{ :calc:cartopy-0.21.1-cp310-cp310-win_amd64.whl | cartopy-0.21.1-cp310-cp310-win_amd64.whl}}
-  * {{ :calc:cartopy-0.21.1-cp311-cp311-win_amd64.whl | cartopy-0.21.1-cp311-cp311-win_amd64.whl}}
-Для выбора нужной проекции используем [[https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/reference/projections.html#cartopy-projections|документацию]].
-<sxh python>
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-import matplotlib.ticker as mticker
-from cartopy import crs as ccrs
-fig = plt.figure()
-ax = fig.add_subplot(projection=ccrs.PlateCarree())
-ax.set_extent([-6, 3, 48, 58], crs=ccrs.PlateCarree())
-gl = ax.gridlines(draw_labels=True)
-gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(-6.0,3.0,2.0))
-gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(48.0,58.0,2.0))
-ax.scatter([-2],[52], transform=ccrs.PlateCarree())
-ax.coastlines(resolution='50m')
-</sxh>
-Рисование данных поверх карты выполняется обычными методами, например ''plot'' с добавлением параметра ''transform'' если координаты указаны, как долгота и широта в градусах.
-</div><div slide>
-==== Пример карты построенной в cartopy ====
-{{:calc:cartopy_2.png?400|}}
-</div><div slide>
-==== Картографические данные Natural Earth  ====
-Картографические данные ''cartopy'' берет из проекта [[https://www.naturalearthdata.com/|Natural Earth]].
-<sxh python>
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-import matplotlib.ticker as mticker
-from cartopy import crs as ccrs
-import cartopy.feature
-#%%
-fig = plt.figure()
-ax = fig.add_subplot(projection=ccrs.PlateCarree())
-ax.set_extent([-6, 3, 38, 48], crs=ccrs.PlateCarree())
-gl = ax.gridlines(draw_labels=True)
-gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(-6.0,3.0,2.0))
-gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(38.0,48.0,2.0))
-resol = '50m' # еще есть '110m' - самая грубая версия и '10m' - самая точная версия
-bodr = cartopy.feature.NaturalEarthFeature(category='cultural',
-    name='admin_0_boundary_lines_land', scale=resol, facecolor='none', alpha=0.7)
-land = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', \
-    scale=resol, edgecolor='k', facecolor=cartopy.feature.COLORS['land'])
-ocean = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'ocean', \
-    scale=resol, edgecolor='none', facecolor=cartopy.feature.COLORS['water'])
-lakes = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'lakes', \
-    scale=resol, edgecolor='b', facecolor=cartopy.feature.COLORS['water'])
-rivers = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'rivers_lake_centerlines', \
-    scale=resol, edgecolor='b', facecolor='none')
-ax.add_feature(land)
-ax.add_feature(ocean)
-ax.add_feature(lakes)
-ax.add_feature(rivers)
-ax.add_feature(bodr, linestyle='--', alpha=1)
-</sxh>
-Какие именно картографические данные доступны см. по ссылке [[https://github.com/nvkelso/natural-earth-vector]] в наборах ''cultural'' и ''physical''. Карты автоматически скачиваются по мере надобности, при этом в консоль выводится предупреждение ''DownloadWarning''.
-</div><div slide>
-==== Пример карты построенной в cartopy ====
-{{:calc:cartopy_3.png?400|}}
-</div><div slide>
-==== Использование Tile-серверов в cartopy ====
-<sxh python>
-from cartopy.io.img_tiles import GoogleWTS, OSM, GoogleTiles
-class ArcGISWSR(GoogleWTS):
-    def _image_url(self, tile):
-        x, y, z = tile
-        return f'https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Shaded_Relief/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}.jpg'
-tiles_provider = OSM()
-#tiles_provider = GoogleTiles()
-#tiles_provider = GoogleTiles()
-plt.figure(figsize=(16, 16))
-ax = plt.axes(projection=tiles_provider.crs)
-ax.set_extent([-6, 3, 38, 48], ccrs.PlateCarree())
-ax.add_image(tiles_provider, 6)
-plt.show()
-</sxh>
-</div><div slide>
-==== Пример карты построенной в cartopy ====
-{{:calc:cartopy_4.png?400|}}
-</div><div slide>
-==== Некоторые приемы работы с cartopy ====
-<sxh python>
-# Скрытие части подписей по осям:
-gridlines = ax.gridlines(draw_labels=True)
-gridlines.top_labels = False
-gridlines.right_labels = False
-# Добавление теплокарты:
-im = ax.imshow(data,  origin='upper', extent =[lon[0], lon[-1], lat[-1], lat[0]], transform=ccrs.PlateCarree(), cmap = cmap)
-fig.colorbar(im, ax=ax)
-#Добавление точки с подписью:
-ax.scatter([50.8667],[61.6667], transform=ccrs.PlateCarree())
-mpl_trans = ccrs.PlateCarree()._as_mpl_transform(ax)
-ax.annotate('SYKTYVKAR',(50.8667,61.6667), xycoords=mpl_trans)
-</sxh>
-</div><div slide>
-==== Построение карт из NetCDF файлов ====
-{{ :calc:yanao_era5_1959-2020.nc | Пример NetCDF файла}}
-<sxh python>
-import netCDF4 as nc
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-import matplotlib.ticker as mticker
-from cartopy import crs as ccrs
-# Добавляем encoding если 1. в Windows и  2. в пути к файлу есть русские буквы (и другие символы Unicode)
-ds = nc.Dataset("file.nc", encoding="cp1251")
-print(ds) # обзор структуры NetCDF файла
-data = ds['varname'][57,:,:] # получаем нужный срез нужной переменной
-#Задаем экстент по границам данных в файле
-ax.set_extent([ds['lon'][0], ds['lon'][-1], ds['lat'][0], ds['lat'][-1]], crs=ccrs.PlateCarree())
-</sxh>
 </div>