longitude_show

时间: 2023-07-24 16:09:43 浏览: 34
经度显示是指在地图或其他位置相关的应用程序中,显示特定地点或位置的经度值。经度是地理坐标系统中用来衡量东西方向位置的一个值,通常以度(°)为单位。经度的取值范围是从-180°到+180°,其中0°代表着本初子午线,正值表示东经,负值表示西经。通过经度显示,用户可以准确地了解一个地点在地球表面上的东西方向位置。
相关问题

display points with longitude and latitude on a map, and show point names using geemap in colab

Sure! To display points with longitude and latitude on a map and show point names using `geemap` library in Colab, you can follow the steps below: 1. Install `geemap` library by running the following command: ```python !pip install geemap ``` 2. Import the necessary libraries: ```python import geemap.eefolium as geemap import ee ``` 3. Initialize Earth Engine: ```python ee.Initialize() ``` 4. Create a list of point coordinates (longitude, latitude) and point names: ```python points = [ {"name": "Point A", "longitude": -122.084, "latitude": 37.422}, {"name": "Point B", "longitude": -122.081, "latitude": 37.426}, {"name": "Point C", "longitude": -122.083, "latitude": 37.421} ] ``` 5. Create a map using `geemap`: ```python Map = geemap.Map(center=[37.422, -122.084], zoom=13) ``` 6. Iterate through the points list and add markers to the map: ```python for point in points: name = point["name"] lon = point["longitude"] lat = point["latitude"] marker = geemap.Marker(location=[lat, lon], draggable=False) marker.add_child(geemap.Tooltip(name)) Map.add_layer(marker) ``` 7. Display the map: ```python Map ``` By running the above code in Colab, you should be able to see a map with markers at the specified points, and the point names will be displayed when you hover over the markers.

<map style="width: 100%; height: 90vh;" :show-location='true' :latitude="latitude" :longitude="longitude" :markers="marker" :scale="scale" @markertap="markertap" show-location=true isHighAccuracy=true @callouttap='callouttap'>在onload里执行的代码调用腾讯地图api后获取的latitude和longitude,如何可以在组件渲染后显示出点坐标来

这段代码是Vue.js中的一个自定义组件,用于渲染腾讯地图,并显示地图点。其中`latitude`和`longitude`是地图点的经纬度信息,`marker`是一个数组,用于在地图上添加多个地图点,`scale`是地图的缩放级别。 为了在组件渲染后显示地图点,需要在调用腾讯地图API获取经纬度信息后,将其更新到`latitude`和`longitude`中。这可以通过Vue.js中的`mounted`生命周期钩子来实现,例如: ```javascript <template> <div> <map style="width: 100%; height: 90vh;" :show-location='true' :latitude="latitude" :longitude="longitude" :markers="marker" :scale="scale" @markertap="markertap" show-location=true isHighAccuracy=true @callouttap='callouttap'> </map> </div> </template> <script> export default { data() { return { latitude: 0, longitude: 0, marker: [], scale: 15 }; }, mounted() { // 调用腾讯地图API获取经纬度信息 const latitude = 39.9042; const longitude = 116.4074; // 将经纬度信息更新到data中的变量中 this.latitude = latitude; this.longitude = longitude; // 在地图上添加地图点 this.marker.push({ id: 0, latitude: latitude, longitude: longitude, title: '地图点', iconPath: '/static/images/location.png', width: 30, height: 30, callout: { content: '这是一个地图点', fontSize: 14, borderRadius: 5, bgColor: '#ffffff', padding: 10, display: 'ALWAYS', textAlign: 'center' } }); }, methods: { markertap() { // 地图点被点击时触发 }, callouttap() { // 地图点的气泡被点击时触发 } } }; </script> ``` 在上面的代码中,`mounted`生命周期钩子被用于调用腾讯地图API获取经纬度信息,并将其更新到`latitude`和`longitude`中。然后,使用`marker.push`方法在`marker`数组中添加一个地图点,并将经纬度、标题、气泡等信息传递给地图点。最后,将`latitude`和`longitude`作为`<map>`组件的属性,即可在组件渲染后显示出地图点。

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优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] tp1 = dataset.variables['RAINC'][1][:][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] time = dataset.variables['Times'][:] co2 = dataset.variables['co2'][:] #var = ds.variables['co2'] #print(co2[:]) plt.imshow(co2[ :, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5) plt.colorbar() #plt.scatter(latitude,longitude, c=co, s=3, cmap='Reds', vmax=1, vmin=0) proj = crs.PlateCarree(central_longitude=180) proj_data = crs.PlateCarree()#LambertCylindrical() #plt.contourf(co[:, :, 98, 78], cmap='hot') fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,8),subplot_kw={'projection':proj}) #plt.imshow(longitude, latitude, co) ax.set_title('CO2 concentration') #ax.set_xlabel('Longitude') #ax.set_ylabel('Latitude') ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'),lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31) ######## 调节绘图经纬度范围 Region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] ax.set_extent(Region, crs=proj_data) #经纬度范围,坐标参考系转换 plt.show()

%Matlab程序读取sst数据: close all clear all oid='sst.mnmean.nc' sst=double(ncread(oid,'sst')); nlat=double(ncread(oid,'lat')); nlon=double(ncread(oid,'lon')); mv=ncreadatt(oid,'/sst','missing_value'); sst(find(sst==mv))=NaN; [Nlt,Nlg]=meshgrid(nlat,nlon); %Plot the SST data without using the MATLAB Mapping Toolbox figure pcolor(Nlg,Nlt,sst(:,:,1));shading interp; load coast;hold on;plot(long,lat);plot(long+360,lat);hold off colorbar %Plot the SST data using the MATLAB Mapping Toolbox figure axesm('eqdcylin','maplatlimit',[-80 80],'maplonlimit',[0 360]); % Create a cylindrical equidistant map pcolorm(Nlt,Nlg,sst(:,:,1)) % pseudocolor plot "stretched" to the grid load coast % add continental outlines plotm(lat,long) colorbar % sst数据格式 % Variables: % lat % Size: 89x1 % Dimensions: lat % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_north' % long_name = 'Latitude' % actual_range = [88 -88] % standard_name = 'latitude_north' % axis = 'y' % coordinate_defines = 'center' % % lon % Size: 180x1 % Dimensions: lon % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_east' % long_name = 'Longitude' % actual_range = [0 358] % standard_name = 'longitude_east' % axis = 'x' % coordinate_defines = 'center' % % time % Size: 1787x1 % Dimensions: time % Datatype: double % Attributes: % units = 'days since 1800-1-1 00:00:00' % long_name = 'Time' % actual_range = [19723 74083] % delta_t = '0000-01-00 00:00:00' % avg_period = '0000-01-00 00:00:00' % prev_avg_period = '0000-00-07 00:00:00' % standard_name = 'time' % axis = 't' % % time_bnds % Size: 2x1787 % Dimensions: nbnds,time % Datatype: double % Attributes: % long_name = 'Time Boundaries' % % sst % Size: 180x89x1787 % Dimensions: lon,lat,time % Datatype: int16 % Attributes: % long_name = 'Monthly Means of Sea Surface Temperature' % valid_range = [-5 40] % actual_range = [-1.8 36.08] % units = 'degC' % add_offset = 0 % scale_factor = 0.01 % missing_value = 32767 % precision = 2 % least_significant_digit = 1 % var_desc = 'Sea Surface Temperature' % dataset = 'NOAA Extended Reconstructed SST' % level_desc = 'Surface' % statistic = 'Mean' % parent_stat = 'Mean' 解释这个代码的意思,并将其转换为python代码

with open(file_name, 'r') as file: next(file) # 跳过标题行 # 解析轨迹数据 data = file.readlines() time = [line.split(',')[1] for line in data] longitude = [float(line.split(',')[2]) for line in data] latitude = [float(line.split(',')[3]) for line in data] speed = [int(line.split(',')[5]) for line in data] #筛选固定时段的记录 k = 0 head_time = '2011/04/20 06:29:59' end_time = '2011/04/20 09:30:01' #record = [[time[0], longitude[0], latitude[0], speed[0]] * len(longitude)] record = [[time[0], longitude[0], latitude[0], speed[0]] for _ in range(len(longitude))] #print(record) for i in range(len(longitude)): if time[i] < end_time and time[i] >head_time: record[k] = [time[i], longitude[i], latitude[i], speed[i]] #record[k] = data[i] k = k+1 #print(k) #print(record[:k]) record = record[:k] # 绘制指定车辆的动态轨迹 trajectory_line, = ax.plot([], [], color='red', linewidth=1) # 设置车速显示框位置 speed_text = ax.text(0.95, 0.05, '', transform=ax.transAxes, ha='right', va='bottom') time_text = ax.text(0.05, 0.95, '', transform=ax.transAxes, ha='left', va='top') # 初始化动画函数 def animate(frame): ''' # 更新车辆轨迹 trajectory_line.set_data(longitude[:frame], latitude[:frame]) # 更新实时车速显示 speed_text.set_text(f'车速: {speed[frame]} km/h') time_text.set_text(f'时间:{time[frame]}') ''' # 更新车辆轨迹 trajectory_line.set_data(record[:frame][1], record[:frame][2]) # 更新实时车速显示 speed_text.set_text(f'车速: {record[:frame][3]} km/h') time_text.set_text(f'时间:{record[:frame][0]}') # 创建动画 anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(record), interval=200, blit=False) # 显示动画 plt.show()

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