在cartopy投影图中添加图例会显著增加执行时间的原因是,图例的生成需要遍历整个数据集,并根据数据的不同特征生成相应的图例项。这个过程涉及到大量的计算和绘图操作,因此会消耗较多的时间。
为了解决这个问题,可以考虑以下几种方法:
需要注意的是,以上方法只是一些常见的优化思路,具体的解决方案需要根据实际情况进行调整和优化。另外,腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,例如云服务器、云数据库、云存储等,可以根据具体需求选择适合的产品进行部署和优化。
本节提要:关于如何利用matplotlib+cartopy绘制酷炫的三维地图。 ---- ---- 这是我在比较久远之前看到的问题。...下面就是如何将shp文件中的geometry转化成polygon的问题了。cartopy有没有这个功能呢,打开官网文档,可以查到这么一条: ?...但是,这个开发者给出的原始版本答案存在一个问题,即你在收缩3d投影的长宽时polygon不会改变导致地图突出的问题: ax = Axes3D(fig, xlim=[-70, 130], ylim=[0,...接下来,我们简单介绍一下如何在3d图中使用contourf函数绘制平面图。...由于3d图的投影结构完全与当前我们的世界相符合,都是三维空间,所以3d图中的contourf与真实世界等值线相同都是立体的,这与我们平时见到的二维等值线图不一致。
本节提要:关于子图的一些问题、使用path添加示意框线、Cartopy台风实例本土化 一、关于子图的一些问题 在某些时候,我们需要展示某个地区在整个地图中的位置,常规的方法是绘制两幅地图,比如一张为全国地图...具体如何解决,到时候总结完成再说。 还有一点,添加了投影的ax2与没投影的ax1就算设定子图大小一致,画出来也是不一样的,这可能涉及投影转换问题。...第三小节,介绍如何在子图间添加连接线。...二、使用path添加框线 在某些时候,需要在一幅地图中框选出比较重要的区域,很多同学使用plt.plot()命令绘制,是比较简便的。...三、Cartopy台风实例本土化 在官网上,有一个台风行径影响图,我在学习时将其中国化并实用化,添加了一些中文注释,并增加了一个本土化例子,希望能帮助到学习的同学: import numpy as np
但是在日常研究中,由于大气科学属于地学系统,和地球地理信息的结合十分密切,大多数时间,需要在图形中添加地理信息。...(如何绘制完美中国地图会在后续文章推送) 先等一等,这幅地图是不是缺点什么东西。没错,作为专业地图,竟然没有经纬度,这是对cartopy库包的侮辱。...首先解决刻度重叠的问题,在前面的文章中,我们已经指出——所有刻度类型的问题基本可以通过字典的方式解决,查阅官方文档,我们发现一条命令可以更改刻度字体大小: gl.xlabel_style={'size...那么坑爹的地方来了,我们在经纬度范围里设定的是-180~180,-90~90,那么,180和90是不在被取之列的。解决办法即在取值时添加一小段,确保将两端取入。...那么,如何看本地呢?
gridlines:给地图添加网格线。 coastlines:在地图上绘制海岸线。 stock_img:给地图添加低分辨率的地形图背景。...('Cartopy') #添加标题Cartopy Cartopy绘图进阶 在前文中提到过,Cartopy的中国地图边界是有问题的,那么在日常使用中,我们该如何避免这些问题呢?...绘图三部曲,画布,投影,子图 fig = plt.figure(figsize=(6,6)) #创建画布 proj = ccrs.PlateCarree()#创建投影,选择cartopy的默认投影 ax...在之前的的学习中我们知道,cartopy绘制的地图称为子图,在绘制中国地图时候,有时候由于地图大小的限制,我们无法展示部分地区如南海,常规的方法是绘制两幅地图,比如一张为全国地图,一张为局部地图,也就是常说的南海小地图...所以也需要在南海小地图中添加要素,也就是ax2中 import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt
*注:封面图片均为ai生成 前言 需求:大家看到诸多文献使用卫星云图作为天气形势系统介绍时想必也想自己也为文章中加一张,那么卫星云图如何叠加降水图呢 面向群体:需要使用卫星云图进行天气学分析或天气系统阐释的小伙伴...这样可以增加整个图像的对比度,使颜色更加饱和丰富 为什么修改单位km为m 图投影坐标系一般使用的是米为单位。直接拿千米单位的影像坐标去绘制地图,会造成非常严重的坐标错位。...因此需要提前将影像的坐标单位换算为与地图投影匹配的米单位,然后再传入投影变换,进行坐标转换到地图上。...为什么使用pcolorfast 对于绘制地图影像,pcolorfast能够提供更快速和直接的解决方案。它适合直接可视化大规模的不规则网格数据,比如常见的卫星影像等。...mapx, mapy, rgb_stretched, transform=data_proj,alpha=0.75) #设置中文标题 ax.set_title('葵花8号卫星真彩色影像叠加降水数据') 叠加图关键在于填色图的
本节提要:仿制中央气象台气象服务图片、关于cartopy里的投影与转换、cartopy中extent与boundary。...A、仿制的高温图 恩施想要这样的高温还是比较困难的(恩施算得上矮高原了,鄂西凉都),所以修改成了地质灾害的预报。 首先涉及到资料的问题,地质灾害不在常规预报里,但是气象局也必须发这项预警。...如何提供更丰富的标记,只能烦请各位在官网文档上查找了。 二、Cartopy里的投影与转换 我在两个月前经常碰到这个问题,有两个关于投影的—crs、transform。...前一个设定投影方式,后一个涉及投影与数据转换。 首先说crs,这个是GeoAxes的基础,只有在projection设置了投影之后,才能添加地图。...在cartopy=0.17中,不能使用draw_labels=True来为除PlateCarree、Mercator之外的投影添加经纬标签,不过据说在0.18版本中已经优化,读者可以试试。
问题提问 在和我们课程学员平时的讨论过程中,课程学员经常会问起: 在科研地图绘制过程中,如何绘制多子图共用colorbar?...绘制南北极地图时,cartopy默认的刻度文本样式太丑了,我想要绕着环形布局的刻度文本样式 在绘制科研地图时,需要局部放大,这个怎么绘制? 如何在地图上绘制渐变颜色直方图图例?...下面针对每个问题给出解答: 多子图共用colorbar 这种图形类型在科研绘图中,特别是地理图表中,经常用到,绘制的难点是无法确保一个colorbar能够准确替代所有的子图数值映射。...地理多子图绘制案例,我们也在课程中进行了更新,绘制结果如下: 多子图共用colorbar 此外,我们还绘制了在一张地图上添加两个colorbar的示例: 多colorbar样式 南北极刻度标签自定义 Cartopy...,特别是在设置不同投影坐标下的设置。
复刻有挑战性的数据可视化作品正是我这个系列文章的主旨,在今天的文章中,我就将基于Python,教大家如何还原出这幅作品中的主要视觉元素。...2.2 半球部分的制作 正射投影部分,我选择使用cartopy.ccrs内置的Orthographic(),通过传入中央经纬度,即可得到期望的半球面: ?...图4 这样我们就完成了两个半球部分的制作,顺便配合matplotlib中的text()、参数fontproperties以及matplotlib.font_manager来基于思源宋体添加标题: ?...其中OffsetImage()传入图片数组变量、缩放比例以及透明度;AnnotationBbox()用于调整所插入图片在图中的位置,遵守一行10个logo的最大布局数量,略微构思一下嵌套循环过程,微调位置参数...图7 而图中其他的小元素譬如各种文字就不赘述了,无非是text()复制粘贴改改参数而已,对完整过程感兴趣的朋友可以在文章开头的Github仓库中找到对应数据和代码~ ---- 以上就是本文的全部内容
,多波段常用RGB 合成象素值的彩色图来描述,就是将三个波段的数据分别通过红、绿、蓝三个通道加载,从而渲染出。...将多波段影像数据添加到地图中之后,可使用多波段栅格数据集中的任意三个可用波段的组合来创建 RGB 合成图。与仅处理一个波段相比,通过将多个波段共同显示为RGB 合成图通常可从数据集收集到更多信息。...第一种方式(第一段代码)使用了非线性的幂函数转换来增强对比度,然后通过np.clip函数将值限制在0和1之间。优点如下: 对比度增强更强烈:幂函数转换可以显著增强图像的对比度,使得细节更加突出。...缺点如下: 对比度增强相对较弱:线性缩放对比度增强的效果相对较弱,可能无法显著改善图像细节的可见性。...matplotlib/cm.py:494: RuntimeWarning: invalid value encountered in cast xx = (xx * 255).astype(np.uint8) 增加经纬度刻度
复刻有挑战性的数据可视化作品正是我这个系列文章的主旨,在今天的文章中,我就将基于Python,教大家如何还原出这幅作品中的主要视觉元素。...2.2 半球部分的制作 「正射投影」部分,我选择使用cartopy.ccrs内置的Orthographic(),通过传入中央经纬度,即可得到期望的半球面: 图3 我们利用mpl_toolkits.axes_grid1...这样我们就完成了两个半球部分的制作,顺便配合matplotlib中的text()、参数fontproperties以及matplotlib.font_manager来基于思源宋体添加标题: 图5 2.3...其中OffsetImage()传入图片数组变量、缩放比例以及透明度;AnnotationBbox()用于调整所插入图片在图中的位置,遵守一行10个logo的最大布局数量,略微构思一下嵌套循环过程,微调位置参数...,即可在前面的基础上,得到下面的图像: 图6 而右下角图例中的第一个logo上下渐变的效果其实是配合numpy数组,从上往下线性地降低rgba第四个通道的透明度值得到了,非常的容易~ 图7 而图中其他的小元素譬如各种文字就不赘述了
Cartopy进阶——自由的接口 一、复习回顾 在前面一节中,我们已经介绍了cartopy的大致用法——全球地图的绘制、范围的设定以及更改地理信息的精度。...如何使用呢,下面通过两个例子来解释。...为什么需要加一个r在前面呢?这是因为电脑比较笨,不给绝对地址,他可能找不到。...shp_path=r'E:\enshi\恩施.shp'#确定shp文件地址 接着,按照前面教的绘图流程应该添加画布,增加子图,准备绘制。...如何知道每个县对应的列表索引呢?在几何图形比较少的情况下(如何操作呢?
复刻有挑战性的数据可视化作品正是我这个系列文章的主旨,在今天的文章中,我就将基于Python,教大家如何还原出这幅作品中的主要视觉元素。...2.2 半球部分的制作 「正射投影」部分,我选择使用cartopy.ccrs内置的Orthographic(),通过传入中央经纬度,即可得到期望的半球面: ?...图4 这样我们就完成了两个半球部分的制作,顺便配合matplotlib中的text()、参数fontproperties以及matplotlib.font_manager来基于思源宋体添加标题: ?...其中OffsetImage()传入图片数组变量、缩放比例以及透明度;AnnotationBbox()用于调整所插入图片在图中的位置,遵守一行10个logo的最大布局数量,略微构思一下嵌套循环过程,微调位置参数...图7 而图中其他的小元素譬如各种文字就不赘述了,无非是text()复制粘贴改改参数而已,对完整过程感兴趣的朋友可以在文章开头的Github仓库中找到对应数据和代码~ ----
正交说明时间和空间函数没有直接的依赖关系,而空间在随时间变化,空间与时间是彼此关联的,为什么可以正交呢?为什么可以降维呢?总之,就是不理解这样操作的可行性和物理意义。故从原理入手,去理解该分解。...基变换①原基向量(1,0)和(0,1)②构建新的基向量坐标空间,例如:③如何将原本在(1,0)和(0,1)为基向量的坐标空间的向量变换到新的空间呢?即该向量的坐标在新空间中是多少?...降维投影 原数据分布在二维空间,如果要降维,如何变换到一维空间,还仍然保留原有信息呢?即在二维平面中选择一个方向,将所有数据都投影到这个方向所在直线上,用投影值表示原始记录。...那么如何选择这个方向(基)才能保留最多的原始信息呢?一种直观的看法是:希望投影后的投影值尽可能分散。上图如果向x轴做投影,则会导致多点重叠,严重数据丢失。...(2)协方差:表示两个变量之间的线性相关性考虑三维降到二维问题。同样,先找到一个方向使投影后方差最大,这样就完成了第一个方向的选择,继而寻找第二个投影方向。
在计算机视觉领域,关于使用鱼眼图像训练神经网络的研究也在积极进行。 定义鱼眼相机模型至关重要,因为它能够通过使用准确表示鱼眼相机的模型,数学地解决各种问题。近年来已提出了几种鱼眼相机模型[。...为了解决这些问题,我们提出了一种鱼眼相机模型适配器,允许当前最常用的鱼眼相机模型之间的直接转换,包括:UCM、EUCM、双球面模型、Kannala-Brandt模型、OCamCalib模型,以及针孔相机模型的径向切向畸变模型...然而该模型是为视场较窄的相机(如针孔相机)设计的,因此在广角覆盖情况下效果较差。为了解决这一问题,提出了多种鱼眼相机模型,这些模型是针孔相机模型的扩展。...图 2. 为比较每个样本点 N 的参数误差和执行时间,结果分为两部分展示:(a) 每个样本点的参数误差;(b) 每个样本点的执行时间。标记 A−B 表示从输入模型 AAA 到输出模型 B的转换。...参数误差大约在 N=30时开始趋于饱和,而执行时间从大约 N=1000开始显著增加。 图 2 显示了实验结果,表明参数误差在 N=30左右趋于饱和。
增加了经纬度刻度 2. 根据现有的资料,针对部分设置进行删改(在绘图方面) 3....], 'top': [(minx, maxy), (maxx, maxy)],} return sgeom.LineString(points[side]) # 在兰伯特投影的底部...xticks) ax.set_xticklabels([ax.xaxis.get_major_formatter()(xtick) for xtick in xticklabels]) # 在兰伯特投影的左侧...上添加子图 ax = fig.add_axes([0.09, 0.15, 0.4, 0.7], projection=proj) contour = ax.contourf(lon, lat, hgt,...上添加子图 ax = fig.add_axes([0.09, 0.15, 0.4, 0.7], projection=proj) contour = ax.contourf(lon, lat, hgt,
常见的工具包如下: Bashmap:这是一个地图绘制工具包,其中包含多个地图投影,海岸线和国界线; Cartopy:这是一个映射库,包含面向对象的映射投影定义,以及任意点、线、面的图像转换能力; Excel...在本节,我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...“-”负号的乱码问题 Matplotlib双轴图 在一些应用场景中,有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴,这样可以更直观地显现图像,从而获取更有效的数据。...在蜘蛛图中,一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。这里需要使用 Matplotlib 来进行画图,首先设置两个数组:labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性值。...并且需要在原有 angles 和 stats 数组上增加一位,也就是添加数组的第一个元素。
,并通过封装来解决这些问题,提供更友好的交互方式。...•自动化维度和图形间距 添加新的设置选项控制图形的维度和间距,以更好的解决多子图所带来的图形间距问题。比自带的tightlayout更友好。...Cartopy虽然和axes结合的比较好,但是代码冗长,而basemap则单独创建了新的对象,而不是原始的axes实例。 而且这两个工具都要提供地图投影,选择地图投影又是让人非常头疼的事。...目前Cartopy还存在一些缺点,比如标注坐标标签等问题,物理地图尺度、添加背景图等。一旦这些问题结局了,Proplot将移除basemap。...•更智能的colormap归一化 Proplot提供了更方便的函数来处理colormap的归一化以及延伸的问题。
2 geoplot进阶 上一篇文章中的pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了在绘制散点、基础面以及添加在线地图底图的问题,为了制作出信息量更丰富的可视化作品,我们需要更强的操纵矢量数据与映射值的能力...在geoplot中我们可以通过choropleth()来快速绘制地区分布图,其主要参数如下: df:传入对应的GeoDataFrame对象 projection:用于指定投影坐标系,传入geoplot.crs....png', dpi=300, pad_inches=0, bbox_inches='tight') 图6 可以看到在增大n_levels参数后,图中等值线的数量随之增加,下面我们设置shade=True...=True,即可对空白区域进行填充: 图8 随之而来的问题是整幅图像都被填充,为了裁切出核密度图像的地区轮廓,将底层行政区面数据作为clip的参数传入,便得到理想的效果: 图9 2.3 Sankey...因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系,而geoplot中的crs子模块来源于cartopy,这一点我跟geoplot的主要开发者聊过,他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用
2 geoplot进阶 上一篇文章中的pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了在绘制散点、基础面以及添加在线地图底图的问题,为了制作出信息量更丰富的可视化作品,我们需要更强的操纵矢量数据与映射值的能力...图5 可以看到,在kdeplot()主要参数均为默认值的情况下,我们得到了点数据空间分布的概率估计结果及其等高线,譬如图中比较明显能看到的两个点分布较为密集的中心,下面我们调整n_levles参数到比较大的数字...图6 可以看到在增大n_levels参数后,图中等值线的数量随之增加,下面我们设置shade=True: # 图层1:行政边界 ax = gplt.polyplot(df=nyc_boroughs,...子模块来源于cartopy,这一点我跟geoplot的主要开发者聊过,他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用EPSG投影,而是内置了一系列常用的投影,譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到的...AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas中通过proj4自定义的阿尔伯斯等面积投影,其他常见投影譬如Web Mercator、Robinson,或者直接绘制球体地图,如本文开头的图
同时,如何引导大语言模型有效地理解图的结构信息,以及如何赋予大语言模型对于图学习下游任务逐步推理的能力,都是当前面临的关键问题。...相比之下,新框架GraphGPT能够有效地解决这些问题,通过保留和利用图的结构信息,实现了对文章类别的准确识别。...此范式结合了自监督指令微调,增强了大语言模型对图结构知识的理解和推理能力。此外,引入了具体任务的指令微调,以提高模型在不同图学习任务中的适应性。...在这个任务中,将图中的每个节点视为中心节点,并执行h跳的随机邻居采样,从而得到一个子图结构。大语言模型的自然语言输入是人类的问题。...可以观察到,有效的数据混合方案可以显著提高GraphGPT在各种设置下的性能。 添加链路预测指令后显著提高了模型在节点分类中的性能,在加入节点分类后,链路预测的性能也超过了现有模型。
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