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Iris!真的!几乎所有常见的地图它都能绘制...

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DataCharm
发布2024-05-25 16:14:47
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发布2024-05-25 16:14:47
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文章被收录于专栏:数据 学术 商业 新闻

前言

我们的数据可视化课程已经上线啦!!目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法,后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增,这点绝对良心!

我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了,主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展,提供「课堂式」教学视频,还有更多拓展内容,可视化技巧远超书籍本身,书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~

参与课程或者圈子的你将获取到:学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。

「Iris」-一个强大的地理数据分析和可视化工具~~

最近在新增Python数据可视化课程的拓展内容时,发现了一个处理空间数据的超赞工具-「Iris」,下面就给大家详细介绍一下这个工具~~

  • Iris库简介

Iris是一个功能强大、格式无关、社区驱动的Python软件包,用于分析和可视化地球科学数据,尤其在处理多维地球科学数据时表现出色。

Iris可通过如下语句进行安装:

代码语言:javascript
复制
conda install -c conda-forge iris
  • Iris库可视化案例

由于我们目前重点关注的还是其可视化功能,这一小节给大家介绍几个可视化案例。

  1. 极坐标图示例
代码语言:javascript
复制
import matplotlib.pyplot as plt

import iris
import iris.plot as iplt
import iris.quickplot as qplt


def main():
    file_path = iris.sample_data_path("toa_brightness_stereographic.nc")
    cube = iris.load_cube(file_path)
    qplt.contourf(cube)
    ax = plt.gca()
    ax.coastlines()
    ax.gridlines()
    iplt.show()


if __name__ == "__main__":
    main()

Example of a Polar Stereographic Plot

  • 快速绘制地图上的二维立方体
代码语言:javascript
复制
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

import iris
import iris.plot as iplt
import iris.quickplot as qplt

def main():
    fname = iris.sample_data_path("air_temp.pp")
    temperature = iris.load_cube(fname)

    # Plot #1: contourf with axes longitude from -180 to 180
    plt.figure(figsize=(12, 5))
    plt.subplot(121)
    qplt.contourf(temperature, 15)
    plt.gca().coastlines()

    # Plot #2: contourf with axes longitude from 0 to 360
    proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=-180.0)
    plt.subplot(122, projection=proj)
    qplt.contourf(temperature, 15)
    plt.gca().coastlines()
    iplt.show()


if __name__ == "__main__":
    main()

Quickplot of a 2D Cube on a Map

  1. 子图绘制

Test Data Showing Inset Plots

  1. 其他案例

Ionosphere Space Weather

Hovmoller Diagram of Monthly Surface Temperature

Plotting Wind Direction Using Quiver

Tri-Polar Grid Projected Plotting

更多关于Iris库的使用语法和可视化案例,可参考Iris官网[1]

可视化学习圈子是干什么的?

可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子:主要通过以下几个方面,给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容:

  • 视频教学,和读者零距离互动交流
  • 及时修正勘误和定期新增绘制知识点
  • 拓展衍生,绘图知识点远超书籍本身
  • 直播视频+拓展资料+答疑,学习更高效

「PS」:我们直播教学内容为课堂式教学,原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程,圈子中的同学可以免费、反复观看。当然,新增内容和定期答疑,直播也是如此。

  • 为何会有这个书籍学习社群? 无门槛的微信群难免会鱼龙混杂,问题和质量都无法得到保证,而且一些关键问题经常被淹没,且没有沉淀价值。
  • 随着添加我微信的人日益增多,向我提问的人也越来越多,随便回答一下就太不负责任了;不回答也不是很好;如果都仔细回答,我也有自己的工作并且确实很忙,真的有点心有余而力不足!所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验,以及给大家提供一个坚持学习的平台。

参考资料

[1]

Iris官网: https://scitools-iris.readthedocs.io/en/v3.0.0/index.html。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-05-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 前言
  • 「Iris」-一个强大的地理数据分析和可视化工具~~
  • 可视化学习圈子是干什么的?
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