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使用底图和matplotlib绘制时间序列轮廓数据

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我是basemap和python的新手，但我正在尝试为日常cron作业构建天气模型的绘图仪 . 我们每天绘制大约1000张图像 .

我写了一些脚本来实现我想要的东西 . 但它花了很长时间，因为它重新绘制了每个时间步的底图 . 绘制底图需要30秒，绘制contourf（）只花了4秒钟 .

我有一些想法通过预先绘制底图并在每次迭代中更新contourf（）来加快这个过程 . 但我不明白matplotlib对象是如何工作的 .

我已经研究了同样的问题，但没有发现任何问题 . 但是我从user3982706找到了类似于here的东西 .

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


fig, ax = plt.subplots()

# set up map projection
m = Basemap(projection='nsper',lon_0=-0,lat_0=90)
m.drawcoastlines()
m.drawparallels(np.arange(0.,180.,30.))
m.drawmeridians(np.arange(0.,360.,60.))

# some 2D geo arrays to plot (time,lat,lon)
data = np.random.random_sample((20,90,360))
lat = np.arange(len(data[0,:,0]))
lon = np.arange(len(data[0,0,:]))
lons,lats = np.meshgrid(lon,lat)

# ims is a list of lists, each row is a list of artists to draw in the
# current frame; here we are animating three artists, the contour and 2 
# annotatons (title), in each frame
ims = []
for i in range(len(data[:,0,0])):
    im = m.contourf(lons,lats,data[i,:,:],latlon=True)
    add_arts = im.collections
    text = 'title={0!r}'.format(i)
    te = ax.text(90, 90, text)
    an = ax.annotate(text, xy=(0.45, 1.05), xycoords='axes fraction')
    ims.append(add_arts + [te,an])

ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims)
## If you have ffmpeg you can save the animation by uncommenting 
## the following 2 lines
# FFwriter = animation.FFMpegWriter()
# ani.save('basic_animation.mp4', writer = FFwriter)
plt.show()

该脚本将轮廓数据保存为艺术家列表 . 我不需要动画 . 所以我需要编辑这个脚本来保存循环中的图形 . 所以这个脚本产生了figure1.png，figure2.png，figure3.png等等 .

有什么建议吗？

python matplotlib matplotlib-basemap

1 回答

  • 0

    （a）使用动画保存图像

    因为您已经在代码中存在动画，所以您可以通过 ani.save 命令直接保存动画的每个图像 .

    ani.save("figure.png", writer="imagemagick")

    这将创建20个数字 figure-0.png 至 figure-19.png . 它需要在您的环境中安装和使用imagemagick .

    （b）保存个人数字

    如果上述因任何原因失败，您可以通过 plt.savefig() 保存个人数字 . 在每个循环步骤结束时，您将从轴中删除艺术家并删除它们 .

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

fig, ax = plt.subplots()

m = Basemap(projection='nsper',lon_0=-0,lat_0=90)
m.drawcoastlines()
m.drawparallels(np.arange(0.,180.,30.))
m.drawmeridians(np.arange(0.,360.,60.))

data = np.random.random_sample((20,90,360))
lat = np.arange(len(data[0,:,0]))
lon = np.arange(len(data[0,0,:]))
lons,lats = np.meshgrid(lon,lat)

for i in range(len(data[:,0,0])):
    im = m.contourf(lons,lats,data[i,:,:],latlon=True)
    text = 'title={0!r}'.format(i)
    te = ax.text(90, 90, text)
    an = ax.annotate(text, xy=(0.45, 1.05), xycoords='axes fraction')
    # save the figure
    plt.savefig("figure_{}.png".format(i))
    # remove stuff from axes
    for c in im.collections:
        c.remove()
    te.remove()
    an.remove()
    del im; del te; del an

plt.show()
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