首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为Cartopy地图中缺少的数据指定非透明颜色

Cartopy是一个用于绘制地图的Python库,它基于Matplotlib,并提供了一些额外的地理信息系统(GIS)功能。在使用Cartopy绘制地图时,有时会遇到缺少数据的情况,需要为这些缺失的数据指定一个非透明颜色。

为Cartopy地图中缺少的数据指定非透明颜色的方法是使用Colormap(颜色映射)。Colormap是一种将数据值映射到颜色的方法,可以为不同的数据值指定不同的颜色。在Cartopy中,可以使用Matplotlib中的Colormap来实现这个功能。

首先,需要导入必要的库:

代码语言:txt
复制
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

然后,可以创建一个Colormap对象,并为缺少的数据指定一个非透明颜色。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
# 创建一个Colormap对象
cmap = plt.cm.get_cmap('Blues')

# 为缺少的数据指定一个非透明颜色
cmap.set_bad(color='red')

# 绘制地图
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# 在地图上绘制数据
# ...

# 显示地图
plt.show()

在上面的示例代码中,我们使用了Blues颜色映射,并将缺少的数据指定为红色。你可以根据需要选择不同的颜色映射和非透明颜色。

关于Cartopy的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的地理信息服务产品地理信息服务(GIS)

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

(在模仿中精进数据可视化07)星球研究所大坝分布可视化

进行矢量元素的叠加和色彩映射即可,我已经在数据中算好了归一化数值方便色彩映射,以左半球为例: fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.4, 8.1)) # 构建左半球图像..., axes_kwargs=dict(map_projection=crs_left)) # 添加陆地面并设置颜色 map_left.add_feature...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,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

62020

在模仿中精进数据可视化07:星球研究所大坝分布可视化

一文中,作者们利用丰富的数据可视化手段对我国及世界大型水坝工程的发展分布情况进行了分析展示,而我尤其喜爱其中的一幅作品: 图1 这是一幅信息量丰富且难度较大的数据可视化作品,因为它混合了地理信息可视化与象形柱状图....inset_locator中的inset_axes()将两个半球各自对应的axe对象插入到主体axe中,再利用cartopy的add_geometries进行矢量元素的叠加和色彩映射即可,我已经在数据中算好了归一化数值方便色彩映射..., axes_kwargs=dict(map_projection=crs_left)) # 添加陆地面并设置颜色 map_left.add_feature...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

69110
  • 想知道世界大坝分布情况吗?这篇可视化作品告诉你

    进行矢量元素的叠加和色彩映射即可,我已经在数据中算好了归一化数值方便色彩映射,以左半球为例: fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.4, 8.1)) # 构建左半球图像..., axes_kwargs=dict(map_projection=crs_left)) # 添加陆地面并设置颜色 map_left.add_feature...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,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~ ----

    66740

    ​使用python绘制wrf中的土地利用类型

    但同时不禁让人产生一个疑问,右边的colorbar中存在21类,但实际的nc数据中是否真的存在这么多? 话不多说,输出nc数据测试一下。...得到如下图的效果,可以看到缺少的9、11、15、19、20已经没有显示了,这样也能直观的看到LU_INDEX文件中仅有哪些类型。...type2 修改思路2 这时候强迫症又犯了,觉得colorbar中缺少了一些对应的值,实在不好看,因此考虑在colorbar中将对应颜色删除。...修改思路是将landuse中对应的值进行映射,从1到最多种类值进行排序并标号,比如上面的nc文件中缺少了5种类型,最多种类值为16,则新生成的映射应该是从1,2,3...16,其中需要将10变为9,12...其中还有一些可以继续改进的,包括受cartopy_xlim, cartopy_ylim限制导致四条边上的格点仅显示半个面积,还有颜色调整和优化等一系列工作。

    1.1K10

    这份Cartopy绘图入门指南,请查收

    stock_img:给地图添加低分辨率的地形图背景。 add_feature:给地图添加特征(例如陆地或海洋的填充、河流等)。...,color='r')#指定湖泊颜色为红色 添加经纬度标签 这里还是要用到前文说过的GeoAxes 用法 set_xticks:设置 x 轴的刻度。...--' 配上网格总感觉刻度朝外怪怪的 ax.tick_params(color = 'blue',direction='in')#更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色 更多GeoAxes 用法可以参考以下文章...GMT 中文社区为用户提供了一套名为CN-border的基本准确的数字化中国国界,、省界数据。在此向 GMT 中文社区的维护和贡献者表示感谢!...,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。

    5.2K10

    python可视化 | contour、contourf、cartopy补充

    这个方法在最新的matplotlib中是可行的。但是不知道在较低版本的matplotlib与cartopy中是否可行,因为之前曾报错levels的列表中至少要有两个元素。...第二种方法是通过判断levels来存放一个颜色列表,使在绘图时,除了指定的值外不填充颜色。因为画588这种特种线条,其区间固定为4,所以必定要手动设置levels。...还可以通过多样化的手段来扩充适用场景。 二、同一张子图中使用两个contourf,尽量少冲突或无冲突 这个问题的出现那就是非常非常久远了,估摸着得有七八个月了。...levels=np.arange(12,40,4),cmap='Reds', zorder=2,alpha=0.5) #这里使其位于上层,并调整透明度为...在一定程度上解决了很久之前的那个问题。 三、cartopy补充 在Python气象绘图教程(二十一)—Cartopy_10我提到过兰勃脱投影下不能强制对齐标签的说法,这是错误的。

    5.5K20

    Python气象绘图教程(十五)—Cartopy_5

    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。...extent进行裁剪,那么将会在地图中出现范围之外的地图: ?...如果主地图投影为默认投影方式(PlateCarree),那么,你在后续的绘制中是不需要进行投影转换的。 但是,在主地图不是默认投影方式时,需要进行转换。...这是因为,数据默认的格式为PlateCarree下的投影,需要transform的介入: ax.contourf(lon, lat, temp,levels=np.arange(-40,40),cmap...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。

    11.4K52

    如何在一张图上同时绘制云图和降水

    直接使用会使图像对比度不高,颜色看起来比较浅淡。通过gamma校正等方法将这种线性关系转换为非线性,使较暗的区域变亮,较亮的区域保持不变。...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。...') 叠加图关键在于填色图的alpha参数,可以理解为透明度,觉得效果不佳可以自行调整。

    16210

    聊一聊我常用的6种绘制地图的方法

    、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken 首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化 画一张世界地图...,但是地图看起来有一些单调,我们把不同的省份绘制成不同的颜色来看看 with open("china.json", encoding="utf8") as f: data = json.loads...之上的,而随着 Python2 的不再维护,Basemap 也被 Matplotlib 放弃,Cartopy 随之转正,下面我们主要介绍 Cartopy 工具 Cartopy 利用了强大的 PROJ.4...绘制地图最大的特点就是灵活度高,那么相对应的代价就是编写代码也会更难一些,比如如果想要给不同省份填充不同颜色,我们需要编写的代码就有点多 import matplotlib.patches as mpatches...Leaflet.js 库的映射能力之上的高级地图绘制工具,通过 Python 操作数据,然后在 Leaflet 地图中可视化,可以灵活的自定义绘制区域,并且展现形式更加多样化 首先是三行代码绘制世界地图

    3.7K20

    Google Earth Engine (GEE) ——Earth Engine Explorer (EE Explorer)使用最全解析(8000字长文)

    另请注意,由于质量屏蔽和缺少观察,某些数据集包含缺失数据。代表这些数据的像素设置为 100% 透明,允许谷歌地图基础层显示出来。 调整数据层日期 添加的层通常默认为最近的时间表示。...在下面的示例中,不透明度已设置为 0.6,它隐约地显示了底层的 Google Maps 地形图层。...调色板 调色板允许您为数据集中的值范围分配颜色以进行单波段(灰度)显示。调色板是一系列十六进制颜色值。提供两个值明确地设置数据集定义的最小值和最大值的颜色,并且中间的所有值都映射到颜色渐变的线性插值。...Landsat 仅每 16 天访问一次同一地点。此外,地球上还有一些地方缺少某些卫星的数据。例如,由于采集任务和机载存储限制,许多地方都缺少 Landsat 5 数据。...丢失的数据呈现为透明的 - 您可以看到 Google 地图基础层。 有些地方总是阴天,因此没有清晰的图像。某些数据集会将这些区域显示为缺少数据。

    49410

    罕见!WRF计算LWC与IWC及可视化

    LWC是指空气中以液态存在的水的质量,通常以克/千克为单位。IWC是指空气中以冰态存在的水的质量,也以克/千克为单位。...通过使用WRF模式的输出数据(通常是WRFOUT文件),我们可以计算并绘制LWC和IWC在空间上的分布图。...这可以帮助我们观察和分析云和降水过程中液态和冰态水的分布情况,从而更好地了解大气中的物理过程。...最后,我们使用Python中的科学计算库(如metpy、netCDF4和WRF-Python)以及数据可视化库(如Matplotlib和Cartopy)来进行数据处理、计算和绘图。...这些库提供了丰富的功能,使我们能够方便地从WRF模式的输出数据中提取所需信息,并通过绘制分布图来展示LWC和IWC的空间分布。

    34510

    干货:12个案例教你用Python玩转数据可视化(建议收藏)

    导读:相比于科学,数据分析更像是一门艺术。创建样式优美的数据可视化是这个艺术中不可缺少的部分。然而,某些人认为优美的,也会有人觉得难以接受。...02 选择Seaborn的调色板 Seaborn的调色板和matplotlib的颜色表类似。色彩可以帮助你发现数据中的模式,也是重要的可视化组成部分。...在下面的截图中,我们可以看到“Day of year 31”文本来自这个工具栏: ? 如你所见,在这个图形的底部,还有可以平移和缩放图形的装置。 07 创建热图 热图使用一组颜色在矩阵中可视化数据。.../OSGeo/proj.4 然后我们可以通过pip安装cartopy,本示例中使用到的是cartopy-0.13.0。...ggplot2的主要思想是在数据可视化的产出中包含多个图层。就像一个画家,我们从一个空的画布开始,紧接着一步步地添加图层。 通常我们使用rpy2来让Python接入R语言代码。

    3.8K41

    12个案例教你用Python玩转数据可视化

    创建样式优美的数据可视化是这个艺术中不可缺少的部分。然而,某些人认为优美的,也会有人觉得难以接受。和艺术类似,随着数据分析的快速演变,人们的观念和品味也一直在变化。...在下面的截图中,我们可以看到“Day of year 31”文本来自这个工具栏: 如你所见,在这个图形的底部,还有可以平移和缩放图形的装置。 七、创建热图 热图使用一组颜色在矩阵中可视化数据。...我们将使用的shapefile包含了国家边界、人口以及国内生产总值(Gross Domestic Product,GDP)的数据。我们可以使用cartopy库下载shapefile。.../OSGeo/proj.4 然后我们可以通过pip安装cartopy,本示例中使用到的是cartopy-0.13.0。...ggplot2的主要思想是在数据可视化的产出中包含多个图层。就像一个画家,我们从一个空的画布开始,紧接着一步步地添加图层。 通常我们使用rpy2来让Python接入R语言代码。

    2.6K30

    ERA5水汽通量散度剖面计算与绘图

    )和可视化工具(如 matplotlib、cartopy),实现以下目标: 计算整层水汽通量散度:基于气象数据(如 ERA5 再分析数据),计算从地表到特定高度范围内的水汽通量散度。...绘制水汽通量散度剖面图:通过剖面图直观展示水汽通量散度在垂直方向上的分布特征。 优化可视化效果:通过调整坐标轴、颜色条、地图投影等参数,提升剖面图的可读性和美观性。...嵌入小地图:在剖面图中嵌入小地图,显示剖面路径和地理信息,增强图的实用性。...计算各层水汽通量散度并保存为 NetCDF 文件 Parameters: ----------- ds : xarray.Dataset 包含气象数据的数据集...:基于 ERA5 数据,逐层计算水汽通量散度并拼接为整层数据。

    13900

    用这些 iOS 技巧让你的 APP 性能更佳

    了解更多有关状态恢复的知识: 状态的保存和恢复 UI 保存过程 UI 恢复过程 01 尽可能减少透明视图的使用 不透明视图是指没有透明度的视图,意味着放在它后面的任何 UI 元素不可见。...红色表示视图不是不透明的,并且其显示的是在其后面混合的图层。绿色表示视图不透明且未进行混合。 ? 尽可能为 UILabel 指定非透明背景颜色以减少颜色混合图层。...(查看大图) 上面显示的所有 label(“查看朋友”等)被红色突出显示,是因为当 label 被拖动到 storyboard 时,其背景颜色默认设置为透明。...许多 label 以红色突出显示,因为它们的背景颜色是透明的,导致 iOS 通过混合背后的视图来计算背景颜色。...(查看大图) 你可能已经注意到,即使你已将 UIImageView 设置为不透明并为其指定了背景颜色,模拟器仍将在 imageView 上显示红色。

    3.2K30

    Python气象绘图教程(十六)—Cartopy_6

    本节提要:使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图 一、利用cartopy进行市县的色块填色 其实geopandas在这方面比cartopy更加专业,由于是基于pandas...的,所以在和表格类数据连接上的效果更好,不过cartopy也还能完成任务,虽然我想出的是个笨办法。...然后在数据表中按照相同的市县顺序排列名称: ? 这一步是最麻烦的,但是一般市县也就十个以内,这一步工作是一劳永逸的。...二、使用cartopy绘制等级颜色图 前面的步骤和一中的一致: shppath=r'E:\shp\行政边界.shp' filepath=r'C:\Users\lenovo\Desktop\恩施分县.xlsx...在添加地理信息时,对facecolor同步填色,填色依据为该地区墒情数值与最大值max的相对大小。然后通过matplotlib官网上的自定义colorbar例子添加色条。

    3.7K23

    WRFOUT 涡度平流和温度平流计算与可视化

    WRFOUT 相对涡度平流 单位:s-2;量级为10^-10 表征由水平风引起的涡度输送,其中相对涡度平流的作用是使槽脊移动。高空槽前的正涡度平流可引起辐散,槽后的负涡度平流可引起辐合。...pvo = getvar(ncfile, 'pvo') pvo = interplevel(pvo, p, 500) 注意,此处wrfout的位涡单位是PVU,这与下方era5数据的单位不同 pvo...(ht_500)) ax.set_ylim(cartopy_ylim(ht_500)) # 读取地图边界数据 ax.coastlines() ax.set_extent([118, 128, 22,...^-5   温度的冷暖平流是表明大气斜压性的一种度量,大尺度天气系统的发生发展均与之有关。...(ht_500)) ax.set_ylim(cartopy_ylim(ht_500)) # 读取地图边界数据 ax.coastlines() ax.set_extent([118, 128, 22,

    34910
    领券