python网格云图

Python网格云图是指使用Python编程语言处理卫星云图数据，获取亮温值并生成网格的过程。在处理卫星云图hdf文件时，Matlab非常好用，但随着Python的流行，越来越多的人选择使用Python来处理卫星云图数据。生成网格的代码非常简短，只需要提供一个N×3形状的NumPy数组，其中N是点的数量，三列是每个点的x位置、y位置和z位置。该过程中最具挑战性的部分是获取感兴趣对象的点云，一旦有了它，生成网格的完整代码就非常简单。可以使用PyVista库来实现从点云中获取网格，该库提供了一些方便的函数和类来处理点云和网格数据。

相关问题

python硬度云图

### 如何用 Python 绘制硬度云图

硬度云图是一种用于展示材料或物体表面硬度分布情况的地图。通过颜色变化直观地显示不同区域的硬度差异。下面将介绍如何利用 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来绘制这样的图表。

#### 导入库文件
为了完成绘图工作，首先需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.stats import multivariate_normal

这部分操作确保了后续可以顺利调用所需的函数来进行数据处理以及图形渲染[^1]。

#### 准备数据集
假设有一个二维数组代表样品表面上各点处测得的硬度值，则可以通过定义一个合适的数学模型生成模拟的数据集。这里采用多元正态分布作为例子：

# 创建网格坐标系
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 定义均值向量和协方差矩阵
mu_x, mu_y = 0, 0
sigma_xx, sigma_xy, sigma_yy = 2, 0.7, 2
pos = np.empty(X.shape + (2,))
pos[:, :, 0], pos[:, :, 1] = X, Y
rv = multivariate_normal([mu_x, mu_y], [[sigma_xx, sigma_xy],[sigma_xy, sigma_yy]])

# 计算概率密度并转换成硬度值范围内的数值
Z = rv.pdf(pos)
min_hardness, max_hardness = 100, 300  # 假设硬度区间为 [100, 300]
hardness_values = min_hardness + Z * (max_hardness - min_hardness)

这段代码构建了一个基于给定参数的随机变量对象，并计算其在指定位置的概率密度；之后再将其映射至实际应用中的硬度范围内[^2]。

#### 使用 Seaborn 进行可视化
Seaborn 是 Matplotlib 的高级接口之一，在此用来简化热力图（即本案例所说的“硬度云图”）的制作过程：

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.set(style="white")

ax = sns.heatmap(hardness_values[::-1], cmap='coolwarm', cbar_kws={'label': 'Hardness Value'})
ax.invert_yaxis()  # 反转Y轴方向以便于理解空间关系
plt.title('Surface Hardness Distribution Map')
plt.xlabel('Position on X-axis')
plt.ylabel('Position on Y-axis')

plt.show()

上述脚本设置了画布大小、样式主题等属性后，调用了 `sns.heatmap()` 方法传入准备好的硬度值矩阵以及其他配置项，最终呈现出一张清晰美观的颜色渐变地图。

python合并云图

### 如何使用 Python 合并云图

为了实现云图的合并，通常会涉及到多个气象数据集的操作以及可视化工具的应用。下面提供了一种基于 `matplotlib` 和 `numpy` 的解决方案来展示如何绘制和合并等高线云图。

#### 导入必要的库
首先导入所需的库，这些库用于处理数组运算、绘图等功能：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

#### 创建样本数据
创建两个不同位置的数据集模拟两片不同的云区，并定义其坐标范围：

# 定义网格大小
nx, ny = 100, 100
x = np.linspace(-5, 5, nx)
y = np.linspace(-5, 5, ny)

# 构建二维网格
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 模拟第一个云区的高度场分布
Z1 = np.exp(-(X ** 2 + Y ** 2))

# 移动第二个云区的位置
offset_x, offset_y = 3., 3.
X2 = X - offset_x
Y2 = Y - offset_y

# 模拟第二个云区的高度场分布
Z2 = np.exp(-((X2) ** 2 + (Y2) ** 2))

#### 绘制单个云图
单独绘制每一片云区作为基础图像：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

m = Basemap(projection='cyl', resolution=None,
            llcrnrlat=-7, urcrnrlon=7, ax=ax)

cs1 = m.contourf(X, Y, Z1, cmap=plt.cm.Blues)
cs2 = m.contourf(X+offset_x, Y+offset_y, Z2, alpha=0.5, cmap=plt.cm.Reds)

plt.colorbar(cs1, shrink=0.8, extend='both')
plt.title('Single Cloud Plots')

plt.show()

#### 合并与显示最终结果
通过调整透明度参数 (`alpha`) 来控制重叠部分的效果，从而达到视觉上的融合效果；最后一起渲染两张图片形成一张完整的云图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

m = Basemap(projection='cyl', resolution=None,
            llcrnrlat=-7, urcrnrlat=7,
            llcrnrlon=-7, urcrnrlon=7, ax=ax)

# 使用相同的颜色映射表以便比较
levels = np.linspace(0, 1, 10)

cf1 = m.contourf(X, Y, Z1, levels=levels, cmap=plt.cm.Blues, extend="max")
cf2 = m.contourf(X+offset_x, Y+offset_y, Z2, levels=levels, alpha=0.7, cmap=plt.cm.Reds, extend="max")

# 添加颜色条
cb = fig.colorbar(cf1, orientation='vertical', shrink=.9)
cb.set_label('Intensity')

ax.set_title('Merged Cloud Images with Transparency Adjustment')
plt.show()

上述过程展示了如何利用 `contourf()` 函数分别绘制两个具有特定偏移量的云区，并通过对其中一个图层设置适当透明度的方式实现了两者之间的平滑过渡[^1]。