站号 lon lat 海拔高度 cheng 0 59417 106.8540 22.3397 0 0.4 1 59419 106.7400 22.0644 0 0.4 2 53276 112.9010 42.3978 0 0.5 3 59421 107.1660 22.8594 0 0.3 4 59427 107.0390 22.1103 0 0.4 ... ... ... ... ... ... 1165 50658 125.7880 48.0842 0 1.4 1166 50659 126.2400 48.0539 0 1.3 1167 51430 81.1480 43.8317 0 0.5 1168 51431 81.3264 43.9406 0 1.1 1169 56319 95.3175 29.3128 0 0.8 1170 rows × 5 columns 0.0 32.0 --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[31], line 63 61 # 对非中国区域的数据进行掩码操作 62 xx, yy = m(grid_lon, grid_lat) # 将经纬度转换为投影坐标 ---> 63 mask = ~m.is_land(xx, yy) | ((xx < m.xmin) | (xx > m.xmax)) | ((yy < m.ymin) | (yy > m.ymax)) 64 masked_data = np.ma.array(interpolated_accuracy, mask=mask) 66 # 绘制等高线填充图 File e:\Aminiconda\envs\tyingb\lib\site-packages\mpl_toolkits\basemap\__init__.py:2051, in Basemap.is_land(self, xpt, ypt) 2049 landpt = False 2050 for poly in self.landpolygons: -> 2051 landpt = _geoslib.Point((xpt,ypt)).within(poly) 2052 if landpt: break 2053 lakept = False File src\\_geoslib.pyx:468, in _geoslib.Point.__init__() TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[42], line 2 1 shp = geopandas.read_file('E:/text/长春站点/长春市.shp') ----> 2 interpolated_accuracy.rio.set_spatial_dims(x_dim="lon", y_dim="lat", inplace=True) 3 interpolated_accuracy.rio.write_crs("WGS1984", inplace=True)#视自己的数据坐标系而定，这里是比较广泛的WGS1984 4 d = interpolated_accuracy.rio.clip(shp.geometry.apply(mapping),shp.crs,drop=False) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'rio'
时间: 2025-05-12 18:34:48 浏览: 22
从你的问题来看，你在处理地理空间数据分析的过程中遇到了两个主要的问题：
### 第一个问题分析
```python
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
```
**原因**:
这个错误出现在 `Basemap` 的 `is_land()` 函数中。该函数期望传入的是单一标量值，而不是数组或列表。然而，在你的代码中传递了整个网格点 `(xx, yy)`。
**解决办法**:
可以尝试将 `xx` 和 `yy` 展平为一维数组，并逐一判断每个点是否位于陆地上，之后再重塑回原始形状。例如：
```python
import numpy as np
# 假设 xx 和 yy 是二维数组
shape = xx.shape # 记录原始形状
xx_flat = xx.flatten()
yy_flat = yy.flatten()
# 创建掩码
land_mask = []
for x, y in zip(xx_flat, yy_flat):
land_mask.append(m.is_land(x, y))
# 转换回原来的形状
land_mask = np.array(land_mask).reshape(shape)
```
---
### 第二个问题分析
```python
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'rio'
```
**原因**:
这里的报错是因为变量 `interpolated_accuracy` 是一个 NumPy 数组 (`numpy.ndarray`)，但它被当作了一个包含 `.rio` 方法的对象（如 `xarray.DataArray`）。`.rio` 是 `rasterio` 库的功能扩展模块，专门用于处理栅格数据的空间维度设置等问题。
**解决办法**:
需要确认 `interpolated_accuracy` 是否是一个支持 `.rio` 功能的类型。如果它是普通的 NumPy 数组，则无法直接使用 `.rio` 方法。你需要先将其转换成适当的对象（如 `xarray.DataArray` 或其他兼容的格式），然后再调用相应的功能。示例如下：
```python
import xarray as xr
# 将 NumPy 数组转为 DataArray 并附加坐标信息
da = xr.DataArray(
interpolated_accuracy,
dims=("y", "x"),
coords={
"lon": (("x"), grid_lon),
"lat": (("y"), grid_lat)
}
)
# 设置空间维度并指定 CRS
da.rio.set_spatial_dims(x_dim="lon", y_dim="lat", inplace=True)
da.rio.write_crs("epsg:4326", inplace=True) # 使用 WGS84 投影系统
# 执行裁剪操作
clipped_da = da.rio.clip(shp.geometry.apply(mapping), shp.crs, drop=False)
```
---
### 总结建议
1. **检查输入数据类型**：确保所有参与运算的数据都匹配预期类型。
2. **逐步调试**：对于复杂任务，尽量分步骤完成，避免一次运行过多逻辑导致定位问题困难。
3. **参考官方文档**：遇到库相关的疑问时，请查阅对应工具包的详细说明文件。
####
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类“
pot_flow_class”模拟垂直于垂直壁（两个障碍物之间的距离为H）附近圆柱2D障碍物（无量纲半径r
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首先，我们要明确一个概念：.gz文件是一种基于GNU zip压缩算法的压缩文件格式，广泛用于Unix、Linux等操作系统上，对文件进行压缩以节省存储空间或网络传输时间。要解压.gz文件，开发者需要使用到支持gzip格式的解压缩库。
在C++中，处理.gz文件通常依赖于第三方库，如zlib或者Boost.IoStreams。codeproject.com是一个提供编程资源和示例代码的网站，程序员可以在该网站上找到现成的C++解压lib代码，来实现.gz文件的解压功能。
解压库（Decompress Library）提供的主要功能是读取.gz文件，执行解压缩算法，并将解压缩后的数据写入到指定的输出位置。在使用这些库时，我们通常需要链接相应的库文件，这样编译器在编译程序时能够找到并使用这些库中定义好的函数和类。
下面是使用C++解压.gz文件时，可能涉及的关键知识点：
1. Zlib库
- zlib是一个用于数据压缩的软件库，提供了许多用于压缩和解压缩数据的函数。
- zlib库支持.gz文件格式，并且在多数Linux发行版中都预装了zlib库。
- 在C++中使用zlib库，需要包含zlib.h头文件，同时链接z库文件。
2. Boost.IoStreams
- Boost是一个提供大量可复用C++库的组织，其中的Boost.IoStreams库提供了对.gz文件的压缩和解压缩支持。
- Boost库的使用需要下载Boost源码包，配置好编译环境，并在编译时链接相应的Boost库。
3. C++ I/O操作
- 解压.gz文件需要使用C++的I/O流操作，比如使用ifstream读取.gz文件，使用ofstream输出解压后的文件。
- 对于流操作，我们常用的是std::ifstream和std::ofstream类。
4. 错误处理
- 解压缩过程中可能会遇到各种问题，如文件损坏、磁盘空间不足等，因此进行适当的错误处理是必不可少的。
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5. 代码示例
- 从codeproject找到的C++解压lib很可能包含一个或多个源代码文件，这些文件会包含解压.gz文件所需的函数或类。
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6. 库文件的链接
- 编译使用解压库的程序时，需要指定链接到的库文件，这在不同的编译器和操作系统中可能略有不同。
- 通常，在编译命令中加入-l参数，比如使用g++的话可能是`g++ -o DecompressLibrary DecompressLibrary.cpp -lz`，其中`-lz`表示链接zlib库。
7. 平台兼容性
- 在不同平台上使用解压库可能需要考虑平台兼容性问题。
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