python如何繪制極坐標輪廓圖contourf
python繪制極坐標輪廓圖contourf
任務(wù)：將每個象限的風(fēng)速，距離，角度繪制成極坐標輪廓圖。
使用極坐標畫等直線圖，可以用極地圖的 ax.contour 或 ax.contourf 。
1.變量計算
每個象限的風(fēng)速，距離就不再說怎么畫了，這里說下角度的計算。
兩個經(jīng)緯度之間的夾角（與正北方向的夾角）：
# 點1到點2方向沿逆時針方向轉(zhuǎn)到正北方向的夾角
def LatLng2Degree(LatZero,LngZero,Lat,Lng):
"""
Args:
point p1(latA, lonA)
point p2(latB, lonB)
Returns:
bearing between the two GPS points,
default: the basis of heading direction is north
"""
radLatA = math.radians(LatZero)
radLonA = math.radians(LngZero)
radLatB = math.radians(Lat)
radLonB = math.radians(Lng)
dLon = radLonB - radLonA
y = math.sin(dLon) * math.cos(radLatB)
x = math.cos(radLatA) * math.sin(radLatB) - math.sin(radLatA) * math.cos(radLatB) * math.cos(dLon)
brng = math.degrees(math.atan2(y, x))
brng = (brng + 360) % 360
return brng四個象限的距離，風(fēng)速，角度一一對應(yīng)。
2.極坐標繪制ax.contourf
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #-- Generate Data ----------------------------------------- # Using linspace so that the endpoint of 360 is included... azimuths = np.radians(np.linspace(0, 360, 20)) zeniths = np.arange(0, 70, 10) r, theta = np.meshgrid(zeniths, azimuths) values = np.random.random((azimuths.size, zeniths.size)) #-- Plot... ------------------------------------------------ fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar')) ax.contourf(theta, r, values) plt.show()
首先，創(chuàng)建極坐標軸，繪制輪廓圖。
fig, ax = subplots(subplot_kw=dict(projection='polar')) cax = ax.contourf(theta, r, values, nlevels)
參數(shù)分別為theta:角度，r:半徑，values:輪廓的實際值，nlevels：要繪制的輪廓圖的層數(shù)。
這里theta， r， values 都需要是二維數(shù)組，需要通過列表轉(zhuǎn)化為列。
相當(dāng)于需要先構(gòu)造網(wǎng)格矩陣，對于坐標軸，一般使用
r, theta = np.meshgrid(zeniths, azimuths)
np.meshgrid函數(shù)去構(gòu)造。
一般情況下，theta， r， values的對應(yīng)關(guān)系是：
可以通過reshape將值轉(zhuǎn)化為二維數(shù)組
這里可以使用：
theta = np.radians(azimuths) zeniths = np.array(zeniths) values = np.array(values) values = values.reshape(len(azimuths), len(zeniths)) r, theta = np.meshgrid(zeniths, np.radians(azimuths))
但當(dāng)theta， r， values一一對應(yīng)時，需要插值實現(xiàn)。
這里記得將角度轉(zhuǎn)化為弧度。
r = np.array(r) v = np.array(v) angle = np.array(angle) angle = np.radians(angle) angle1, r1 = np.meshgrid(angle, r) # r和angle構(gòu)造網(wǎng)格矩陣 v_new = griddata((angle, r), v, (angle1, r1), method='linear') cax = ax.contourf(angle1, r1, v_new, 20, cmap='jet')
這里python插值可以參考：python插值（scipy.interpolate模塊的griddata和Rbf）
可以解釋一下使用Rbf插值會報錯的原因，是因為有的方位角相同，比如多行是0度，這樣在使用Rbf插值的時候，要求矩陣可逆，則會出現(xiàn)報錯的情況。
插值完以后，這里還有一個點，就是把0度調(diào)整為正北方向。
ax.set_theta_zero_location("N")
ax.set_theta_direction(-1)運行結(jié)果：
可以看到四個象限的風(fēng)速就用極坐標輪廓圖描述出來了。
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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