モデルからmatplotlib Basemapに色を付けたデータをどのようにプロットするのですか？データが表示されないのはなぜですか？

Question

私のモデルから私のデータ出力をBasemapにプロットしようとしています。私は地図を見ることができますが、ポイントは見ることができません。どうした？私はPython 2.7用のscikit-learnとbasemapの最新バージョンを使用しています。私は次のコードを持っています：

dataframe = pd.read_csv('powerplants.csv') # CSV file that contains latitude column, longitude column, and id for the powerplant 
colormap = np.arange(500) 
labels = modeloutput.labels_ # assume this is output of my model 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, axisbg='w', frame_on=True) 
fig.set_size_inches(18.5, 10.5) 
map_points = [...] # assume this is a list populated with coordinates from the csv 
# Plot the clusters on the map 
# m is a basemap object 
m.scatter(
     [geom.x for geom in map_points], 
     [geom.y for geom in map_points], 
     20, marker='o', lw=.25, 
     c = colormap(labels.astype(float)), 
     alpha =0.9, antialiased=True, 
     zorder=3) 
m.fillcontinents(color='#555555') 
plt.show() 

Answer 1

この例はofficial exampleから変更されています。散布図にカラーマップを使用するための重要な部分は、以下のとおりです。

1. x.dataとy.dataは、変換された座標です。

2. c = np.random.randint(1, 500, size=len(lats))は、各点に対応するカラーマップ内の色にマッピングされる値です。

あなたのために必要ではないかもしれないいくつかの部分は、以下のとおりです。

import urllib, os 
from netCDF4 import Dataset 
import numpy as np 

filename, _ = urllib.urlretrieve('http://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erddap/tabledap/apdrcArgoAll.nc?longitude,latitude,time&longitude>=0&longitude<=360&latitude>=-90&latitude<=90&time>=2010-01-01&time<=2010-01-08&distinct()') 
dset = Dataset(filename) 
lats = dset.variables['latitude'][:] 
lons = dset.variables['longitude'][:] 
dset.close() 
os.remove(filename) 
c = np.random.randint(1, 500, size=len(lats)) 

x, y = m(lons,lats) 

この部分は、データサンプルを生成するために使用されています。実際のデータに置き換えることができます。

from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable 

divider = make_axes_locatable(ax) 
fig.colorbar(pc, cax=divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)) 

これは、カラーバーのサイズはプロットに一致するようにするbogatron's answerの直接的なアプリケーションです。それを維持するかどうかはあなたの選択です。

import urllib, os 

import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap 
from netCDF4 import Dataset 
import numpy as np 

# data downloaded from the form at 
# http://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erddap/tabledap/apdrcArgoAll.html 
filename, _ = urllib.urlretrieve('http://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erddap/tabledap/apdrcArgoAll.nc?longitude,latitude,time&longitude>=0&longitude<=360&latitude>=-90&latitude<=90&time>=2010-01-01&time<=2010-01-08&distinct()') 
dset = Dataset(filename) 
lats = dset.variables['latitude'][:] 
lons = dset.variables['longitude'][:] 
dset.close() 
os.remove(filename) 
c = np.random.randint(1, 500, size=len(lats)) 

# draw map with markers for float locations 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, axisbg='w', frame_on=True) 
fig.set_size_inches(18.5, 10.5) 
m = Basemap(lon_0=180, ax=ax) 
x, y = m(lons,lats) 
pc = m.scatter(x.data, y.data, 20, marker='o', c=c, lw=.25, alpha =0.9, antialiased=True, zorder=3, cmap='summer') 
m.fillcontinents(color='#555555') 
divider = make_axes_locatable(ax) 
fig.colorbar(pc, cax=divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)) 
plt.show()