python 栅格数据转换成网格数据代码

在Python中，栅格数据通常是以像数数组的形式存在，比如通过GDAL库读取的GeoTIFF文件。如果需要将这种栅格数据转换为另一种形式，例如等值线图或者热力图，可以借助于一些特定的数据处理库，如matplotlib、seaborn或者pandas。

以下是一个简单的例子，展示如何使用numpy和matplotlib将二维栅格数据转换为等高线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了一个名为raster_data的二维numpy数组，代表栅格数据
raster_data = ... # 从文件或计算得到的数据

# 计算等高线
levels = np.linspace(raster_data.min(), raster_data.max(), num=5)  # 设置等值线的水平
contours = plt.contourf(raster_data, levels)

# 添加颜色bar
plt.colorbar(contours)

# 显示图像
plt.show()

如果你想将其转换为网络地图（例如交互式热力图），可以使用plotly库：

import plotly.express as px
import geopandas as gpd

# 将栅格数据转换为GeoDataFrame，假设栅格与地理坐标对应
gdf = gpd.GeoDataFrame({'values': raster_data.flatten()}, geometry=gpd.points_from_xy(*np.meshgrid(*raster_data.shape)))

# 创建热力图
fig = px.imshow(gdf, color_continuous_scale='viridis', geojson=gdf.geometry)
fig.show()