python查看数组纬度代码

你可以使用NumPy库中的shape属性来查看数组的维度，例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)

输出结果为：

(2, 3)

其中，元组中的第一个数字表示数组的行数，第二个数字表示数组的列数。

相关问题

python 将数组加入经纬度

### 回答1：
在Python中，可以使用GeoPandas库来将数组加入经纬度。

首先，如果数组中的数据是经度和纬度的值，我们可以将其创建为一个包含经度和纬度列的DataFrame。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为lon的列和一个名为lat的列，表示经度和纬度。

首先，我们需要导入GeoPandas库：

import geopandas as gpd

然后，我们可以使用GeoPandas库的`GeoDataFrame`函数将DataFrame转换为GeoDataFrame：

gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df.lon, df.lat))

在上面的代码中，`geometry`参数指定了将经度和纬度列转换为点几何对象的列名称。在这个例子中，我们使用`points_from_xy`函数将经度和纬度转换为点。

现在，我们的`gdf`对象是一个包含点几何对象的GeoDataFrame。我们可以使用标准的Pandas DataFrame操作来处理这个GeoDataFrame。

最后，如果需要将GeoDataFrame保存为地理空间数据文件，我们可以使用`to_file`方法：

gdf.to_file('file_name.geojson', driver='GeoJSON')

上面的代码将GeoDataFrame保存为GeoJSON格式的文件，可以替换`file_name`为你想要保存的文件名。

综上所述，使用GeoPandas库，可以将数组加入经纬度，然后进行进一步的分析和处理。

### 回答2：
在Python中，可以使用Geopy库将经纬度添加到数组中。Geopy是一个用于处理地理编码和地理解码的Python库，可以根据给定的地址或地标返回经纬度信息。下面是一个示例代码：

from geopy.geocoders import Nominatim

# 创建一个地理编码器对象
geolocator = Nominatim(user_agent="my_app")

# 定义一个包含地址的数组
addresses = ["北京市朝阳区国贸大厦", "上海市黄浦区外滩"]

# 定义一个空的数组，用于存储经纬度信息
coordinates = []

# 循环遍历地址数组
for address in addresses:
    # 使用地理编码器获取地址对应的经纬度信息
    location = geolocator.geocode(address)
    
    # 如果找到了对应的经纬度信息
    if location is not None:
        # 将经纬度信息添加到坐标数组中
        coordinates.append((location.latitude, location.longitude))

# 打印输出坐标数组
print(coordinates)

上述代码中使用了Nominatim地理编码器，可以根据地址查询返回地理位置信息。在循环中，将每个地址传递给geocode()方法，获取对应的地理位置对象location。如果找到了对应的经纬度信息，就将其添加到coordinates数组中。最后，打印输出coordinates数组，即包含了地址对应的经纬度信息的数组。

注意，使用Geopy时需要先安装该库，可以在终端或命令提示符中使用以下命令安装：

pip install geopy

### 回答3：
Python可以使用多种方式将数组添加到经纬度中。以下是一种常见的方法：

1. 导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd

2. 创建一个经纬度数据框：

locations = pd.DataFrame(columns=['Latitude', 'Longitude'])

3. 创建一个包含要添加到经纬度的数组：

array = np.array([[38.9072, -77.0369], [40.7128, -74.0060], [34.0522, -118.2437]])

4. 将数组中的数据逐行添加到经纬度数据框中：

for i in range(len(array)):
    locations = locations.append({'Latitude': array[i][0], 'Longitude': array[i][1]}, ignore_index=True)

5. 打印结果：

print(locations)

运行以上代码，将会得到如下结果：

   Latitude   Longitude
0   38.9072    -77.0369
1   40.7128    -74.0060
2   34.0522   -118.2437

通过以上步骤，你可以将数组成功添加到经纬度中。这是一种基本的方法，你还可以根据具体需求进行调整和优化。

已经用python提取数组格式的格点数据，名为ave ，用python 写一段代码，将其绘制成等值线填图，显示在地图上

好的，让我来回答你的问题。以下是一段Python代码，可以将数组格式的格点数据ave转换为等值线填图，并在地图上显示：

首先，需要导入必要的Python库：

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

接下来，读入数据并设置绘图参数：

data = np.loadtxt('ave.txt')  # 读入数组数据文件
lon = data[:, 0]  # 提取经度数据
lat = data[:, 1]  # 提取纬度数据
z = data[:, 2]  # 提取值数据

x, y = np.meshgrid(np.linspace(lon.min(), lon.max(), 100), np.linspace(lat.min(), lat.max(), 100))  # 根据经纬度数据建立网格

xi, yi = np.meshgrid(np.linspace(lon.min(), lon.max(), 1000), np.linspace(lat.min(), lat.max(), 1000))  # 根据经纬度数据建立插值网格
zi = griddata((lon, lat), z, (xi, yi), method='linear')  # 对数据进行插值

levels = np.arange(z.min(), z.max(), (z.max()-z.min())/20)  # 设置等值线高度

然后，使用Basemap库绘制地图背景：

m = Basemap(llcrnrlon=lon.min(), llcrnrlat=lat.min(), urcrnrlon=lon.max(), urcrnrlat=lat.max(), projection='cyl', resolution='c')  # 绘制地图背景
m.drawcoastlines(linewidth=0.5)
m.fillcontinents(color='grey', lake_color='white')

最后，绘制等值线填图：

CS = plt.contourf(x, y, zi, levels=levels, cmap=plt.cm.RdBu_r)  # 绘制等值线填图
C = plt.contour(x, y, zi, levels=levels, colors='k', linewidths=0.5)  # 绘制等值线
plt.clabel(C, levels, fmt='%.1f', fontsize=8)  # 显示等值线数值
cbar = plt.colorbar(CS)  # 添加颜色条
cbar.ax.set_title('Value')  # 设置颜色条标题
plt.title('Isoline Plot of ave')  # 设置图表标题
m.drawparallels(np.arange(lat.min(), lat.max(), 2), labels=[1,0,0,0], fontsize=8)  # 绘制纬线
m.drawmeridians(np.arange(lon.min(), lon.max(), 2), labels=[0,0,0,1], fontsize=8)  # 绘制经线
plt.show()  # 显示图表

这样，等值线填图就绘制完成了，并显示在地图上。你可以根据实际数据情况进行调整，例如修改等值线高度范围、等值线间隔、等值线填图颜色等，以获得更好的绘图效果。