matplotlibを使用して異なる次元のデータをプロットする

Question

私は衛星データを使って簡単なプロットをプロットしようとしています。このデータには緯度、経度、および緯度（海面水位）が含まれています。私はこの例に使用されるデータは、これは私がして始めた実験をしようとしています簡単なスクリプトはここにあるhere位置しています： - 私は直面しています問題は、緯度と経度が164の形状を含んでいることです何

#!/usr/bin/python3 
# -*- coding: utf-8 -*- 
from __future__ import print_function 
import os 
import platform 
import numpy as np 
from netCDF4 import Dataset 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap 

width = 10 
height = 8 

nc_f = ('ctoh.sla.ref.RA2.medsea.0543.nc') 
nc_fid = Dataset(nc_f, 'r') 
lons = nc_fid.variables['lon'][:] 
lats = nc_fid.variables['lat'][:] 
sla = nc_fid.variables['sla'][:] 

lon_0 = lons.mean() 
lot_0 = lats.mean() 
lon_max = nc_fid.variables['lon'].lon_max 
lon_min = nc_fid.variables['lon'].lon_min 
lat_min = nc_fid.variables['lat'].lat_min 
lat_max = nc_fid.variables['lat'].lat_max 

m = Basemap(projection='merc', lat_0=lot_0, lon_0=lon_0, 
      resolution = 'l', llcrnrlon=lon_min, llcrnrlat=lat_min, 
      urcrnrlon=lon_max, urcrnrlat=lat_max) 
m.drawcoastlines() 
m.drawcountries(linewidth=1.0) 
# lons,lats= np.meshgrid(lons, lats) 
x, y = m(lons, lats) 
# plt.figure(figsize=(width, height), frameon=False) 
# plt.contourf(x, y, sla) 
print(y.shape) 
print(x.shape) 
print(sla.shape) 
cs = m.contourf(x, y, sla) 
plt.contourf(np.reshape(x, sla.shape), np.reshape(y, sla.shape), sla) 
plt.show() 

ベースマップ上にプロットされる実際の変数は（164,83）の形を含む。

(164,) 
(164,) 
(164, 83) 
Traceback (most recent call last): 
    File "satellite.py", line 39, in <module> 
    cs = m.contourf(x, y, sla) 
    File "/home/sundar/.anaconda2/lib/python2.7/site-packages/mpl_toolkits/basemap/__init__.py", line 521, in with_transform 
    return plotfunc(self,x,y,data,*args,**kwargs) 
    File "/home/sundar/.anaconda2/lib/python2.7/site-packages/mpl_toolkits/basemap/__init__.py", line 3644, in contourf 
    xx = x[x.shape[0]/2,:] 
IndexError: too many indices for array 

これは私がdiffent寸法/形状のデータを取り扱っております初めてです - ：ここで私は、端末に持っている完全なエラーメッセージがあります。これらの異なる形状のデータはどのようにプロットされますか？

Answer 1

私が正しくBasemap.contourfの文書を理解していれば、あなたは、非構造化データのためのtriキーワード引数を使用する必要があります：あなたのデータが何であるかに応じて、

cs = m.contourf(lon, lat, sla, tri=True) 

または多分

cs = m.contourf(x,y, sla, tri=True) 

を。