Python处理csv文件，具有经纬度的站点数据并配合shp文件裁剪好边缘地区，做白化处理，在地图上绘制温度数据的填色图，无geopandas库

<think>好的，我需要帮助用户在不使用geopandas库的情况下，使用Python处理CSV文件中的站点数据（包含经纬度和温度信息），结合shp文件进行裁剪和白化处理，最终在地图上绘制温度数据的填色图。用户特别指出不要使用geopandas，所以得找替代方案。 首先，处理CSV数据应该没问题，可以用csv模块或者pandas来读取。但用户可能倾向于不依赖pandas，所以可能需要用csv模块。不过pandas处理起来更方便，但需要确认用户是否接受。假设用户允许使用pandas，因为处理表格数据比较方便。 接下来是读取shp文件进行裁剪。因为不能用geopandas，需要考虑其他库。shapefile库（pyshp）可以读取shp文件，提取边界信息。可能需要获取shp文件的几何形状，比如多边形坐标，用于后续的掩膜生成。 然后，绘制地图通常会用matplotlib和Basemap或cartopy。但Basemap已经弃用，而cartopy可能需要其他依赖。假设用户可以使用cartopy，但需要确认。不过如果用户没有安装，可能需要用Basemap。或者，使用matplotlib的常规方法，结合shp文件的坐标进行裁剪。 填色图通常需要网格数据，站点数据是离散点，所以需要插值到网格。可以用scipy的griddata进行插值，生成网格化的温度数据。 白化的关键在于将shp区域外的部分设置为透明或遮盖。这可以通过创建掩膜来实现。可能需要将插值后的网格数据与shp文件的多边形进行比较，区域外的点设为NaN，这样绘图时就不会显示。 具体步骤可能是： 1. 读取CSV中的站点数据，提取经纬度和温度。 2. 读取shp文件，获取多边形边界。 3. 生成网格，使用插值方法（如线性、立方）将站点数据插值到网格。 4. 创建基于shp多边形边界的掩膜，将区域外的网格点设为NaN。 5. 使用matplotlib绘制填色图，应用掩膜，添加海岸线、国界等地理元素。 6. 添加颜色条、标题等，完成绘图。 需要注意的是，shp文件可能包含多个多边形或复杂形状，处理起来可能需要遍历所有多边形或合并它们。此外，插值方法的选择会影响结果，可能需要调整参数。 可能的挑战是如何高效地将shp多边形转换为掩膜，并应用到网格数据上。可能需要使用点在多边形内的判断方法，对每个网格点进行检查，但这在数据量大时计算量会很大。优化方法包括使用matplotlib的contains_points方法，或者将多边形转换为路径，然后检查网格点是否在路径内。 总结，关键步骤是数据读取、插值、掩膜应用和绘图。需要用到pyshp读取shp，scipy插值，matplotlib绘图，以及可能的路径处理来生成掩膜。</think>以下是分步解决方案，使用Python基础库处理CSV站点数据及SHP边界裁剪绘制温度填色图： --- ### **1. 准备库安装** ```bash pip install numpy matplotlib pyshp shapely scipy ``` - `pyshp`：读取SHP文件 - `shapely`：处理几何图形 - `scipy`：数据插值 --- ### **2. 读取CSV站点数据** ```python import csv lons, lats, temps = [], [], [] with open('data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) next(reader) # 跳过标题行 for row in reader: lons.append(float(row[0])) lats.append(float(row[1])) temps.append(float(row[2])) ``` --- ### **3. 读取SHP边界文件** ```python import shapefile sf = shapefile.Reader("boundary.shp") shapes = sf.shapes() # 提取多边形顶点 polygon = shapes[0].points # 假设只有一个多边形 ``` --- ### **4. 创建掩膜（白化关键步骤）** ```python import numpy as np from shapely.geometry import Point, Polygon # 定义目标区域网格 xi = np.linspace(min(lons), max(lons), 500) yi = np.linspace(min(lats), max(lats), 500) xx, yy = np.meshgrid(xi, yi) # 生成多边形对象 poly = Polygon(polygon) # 检查网格点是否在边界内 mask = np.zeros_like(xx, dtype=bool) for i in range(xx.shape[0]): for j in range(xx.shape[1]): point = Point(xx[i,j], yy[i,j]) mask[i,j] = poly.contains(point) ``` --- ### **5. 插值温度到网格** ```python from scipy.interpolate import griddata grid = griddata((lons, lats), temps, (xx, yy), method='linear') grid_masked = np.ma.masked_where(~mask, grid) # 应用掩膜 ``` --- ### **6. 绘制填色图** ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap # 创建Basemap底图 m = Basemap(llcrnrlon=min(lons), llcrnrlat=min(lats), urcrnrlon=max(lons), urcrnrlat=max(lats), resolution='i', projection='cyl') fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8)) m.drawcoastlines() m.drawcountries() # 绘制填色 contour = m.contourf(xx, yy, grid_masked, levels=100, cmap='jet', latlon=True) # 添加色标 plt.colorbar(contour, label='温度 (°C)') plt.title("区域温度分布图") plt.show() ``` --- ### **关键问题说明** 1. **插值方法选择**：`method='linear'`适合大部分气象数据，若数据稀疏可改为`'cubic'` 2. **性能优化**：网格分辨率(`np.linspace`的第三个参数)过高会显著增加计算时间 3. **复杂边界处理**：若SHP含多个多边形，需遍历所有`shapes`并合并掩膜 --- ### **效果示例** 输出图将显示SHP边界内平滑的温度填色，边界外区域自动隐藏，形成白化效果。