let coordinates = [ { lon: 322615.07, lat: 2835851.37 }, { lon: 316221.2, lat: 2821668.62 }, { lon: 334240.27, lat: 2807369.62 } ] let arr = [] coordinates.forEach(item => { arr.push(coordinateTransformation(item.lon, item.lat)) })

这段代码的作用是将一个经纬度坐标系中的坐标值转换为另一种坐标系的坐标值，并将转换后的坐标值存储在数组arr中。具体来说，该代码中的coordinateTransformation函数接受两个参数，即经度(lon)和纬度(lat)，并返回一个包含转换后的坐标值的数组。forEach方法用于遍历给定的坐标点数组，对每个坐标点调用coordinateTransformation函数，并将返回的坐标值存储在arr数组中。最终，arr数组中将包含所有坐标点在另一种坐标系中的坐标值。

相关问题

lon, lat = gdir.grid.ll_coordinates ds['lon'] = (('y', 'x'), lon) ds['lat'] = (('y', 'x'), lat)解释这三行代码

这三行代码是在地理数据分析或GIS相关的场景中使用的，涉及的是将经纬度坐标转换并保存到Python的"data structure"（这里假设为Pandas的DataFrame `ds`）中。以下是每一行代码的解释：

1. `lon, lat = gdir.grid.ll_coordinates`：首先，变量`gdir.grid.ll_coordinates`返回一组经度(longitude) (`lon`) 和纬度(latitude) (`lat`) 的二维坐标对。这里的`ll`通常表示“longitude and latitude”，即经度和纬度。这个表达式把这两个坐标分别赋值给`lon`和`lat`。

2. `ds['lon'] = (('y', 'x'), lon)`：然后，将`lon`这个一维数组转换成适合`ds`字典的形式。通过设置索引('y', 'x')，它创建了新的DataFrame列'lon'，其形状匹配`(y尺寸, x尺寸)`，每个位置存储对应的经度值，'y'和'x'是网格的垂直和水平维度。

3. `ds['lat'] = (('y', 'x'), lat)`：类似地，`lat`也被添加为`ds`字典中的另一列，作为'lat'列，存储了网格的所有点的纬度信息。同样，索引('y', 'x')指定了纬度值按照网格的二维结构排列。

这三行代码的作用是将空间坐标系统中的经纬度信息组织到可以方便后续分析的数据结构中。

proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(5.5, 5), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.add_subplot(221, projection = proj) extent = [114.5, 123, 27, 36] shp_path = "e:/z/ozone/2023年省级/2023年初省级矢量.shp" shp_reader = Reader(shp_path) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=0.8, crs=proj, zorder=2) ax.set_xticks(np.arange(extent[0]+0.5, extent[1]+1, 2)) ax.set_yticks(np.arange(extent[2], extent[3]+1, 2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extent, proj) #ax.set_title(labels,loc="left",fontsize=12,pad=1) cf = ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_data, cmap=plt.cm.RdBu_r, extend="both", levels=np.arange(10, 190, 10)) cb = fig.colorbar(cf, shrink=1.5, pad=0.08, fraction=0.04, ax=ax) q = ax.quiver(lon_w[::2], lat_w[::2], u10_mean[::2, ::2], v10_mean[::2, ::2], color="k", width=0.005, scale=50, zorder=3) ax.quiverkey(q, 0.88, 0.85, U=5, angle=0, label="5 m/s", labelpos="E", color="k", labelcolor="k", coordinates='figure') #------------------------plot----------------------- plt.subplots_adjust(left=0.15,right=0.85,top=0.8,bottom=0.2,wspace=0.15,hspace=0.2) q1,cf1=plot(ssl,ax[0][0],'2023-03-08') plt.show()

根据你提供的代码，你创建了一个名为`fig`的画布，并添加了一个子图`ax`。然后，你设置了子图的投影为`ccrs.PlateCarree()`，并定义了一个范围`extent`。

接下来，你添加了海洋特征和矢量图层到子图中，并设置了x轴和y轴的刻度和格式。然后，你使用`ax.contourf()`绘制了等值填充图，并添加了一个颜色条`cb`。你还使用`ax.quiver()`绘制了矢量场图，并添加了一个矢量场图例。

最后，你使用`plt.subplots_adjust()`函数调整了子图的布局参数，并调用了一个名为`plot()`的函数，并将返回的结果分配给了`q1`和`cf1`两个变量。

请注意，根据你之前的问题，我无法确定`plot()`函数的具体实现和返回值。请确保在使用`plot()`函数之前已经定义了该函数，并且你正确地传递了所需的参数。

如果你遇到任何错误或需要进一步帮助，请提供更多上下文或相关代码，这样我就能够更准确地指导你解决问题。