可使用geopandas包读取shp文件，结合matplotlib绘制散点或密度图

<think>好的，用户想用Python处理CSV文件里的站点数据，里面有经纬度和温度信息，然后用shp文件在地图上画温度填色图，但不能用geopandas库。我得想想怎么不用geopandas实现这个需求。 首先，处理CSV应该没问题，用pandas读取就可以了。然后，shp文件的话，可能需要其他库来读取，比如pyshp（shapefile库）。接着，绘制地图填色图，可能需要matplotlib和basemap或者cartopy？不过用户可能没有安装这些库，但cartopy安装起来可能有点麻烦，特别是如果不用geopandas的话，basemap可能已经过时了。不过basemap可能还是可以用的，虽然官方推荐cartopy了。或者有没有其他方法？ 或者，不用这些地图库，直接用matplotlib的散点图或者tricontourf？比如，用站点经纬度生成三角网格，然后填充颜色。但这样可能无法和shp文件里的地理边界叠加。用户需要配合shp文件，所以必须得画出地理边界。 那可能需要用pyshp读取shp文件，获取边界的坐标，然后在matplotlib里画出这些边界线。比如，读取每个shape的points，然后plot出来。这样即使不用geopandas也能显示地理边界。 接下来，填色图的话，可以用griddata进行插值，生成网格数据，然后用contourf或者pcolormesh绘制。但需要注意投影的问题，如果shp文件和经纬度的投影不一致的话，可能会有偏差。但假设shp文件是WGS84的经纬度坐标，那可能可以直接用。 所以步骤大概是： 1. 读取CSV数据，获取经纬度和温度。 2. 读取shp文件，提取地理边界。 3. 创建网格，插值温度数据到网格。 4. 绘制填色图，叠加shp的边界。 现在检查需要哪些库：pandas、shapefile（pyshp）、matplotlib、numpy、scipy.interpolate.griddata。这些库都是比较常用的，应该没问题。 可能需要处理不同shapefile的结构，比如可能有多个记录，每个记录对应一个多边形，需要循环画出每个部分。 然后，关于插值，可能需要调整方法，比如线性插值或者立方插值，但用户可能需要根据数据情况调整。 另外，需要注意地图的范围，可能需要根据数据的经纬度范围来设定插值网格的范围和密度。 最后，确保颜色图例，坐标轴标签，标题等元素都正确显示。 可能遇到的问题：shp文件的投影不是经纬度，这时候直接绘制可能会变形，但用户提供的站点数据是经纬度，所以假设shp文件也是同样的坐标系。如果不同的话，可能需要转换，但不用geopandas的话可能比较麻烦，这里暂时假设是相同的。 现在，将这些步骤整理成代码框架，并给出必要的解释。确保每个步骤清晰，用户能理解如何替换自己的文件路径和参数。</think>以下是使用Python处理CSV和SHP文件绘制温度填色图的步骤，**无需geopandas**，基于`matplotlib`、`pyshp`和`scipy`实现： --- ### **1. 准备工具库** 安装所需库： ```bash pip install pandas matplotlib pyshp numpy scipy ``` --- ### **2. 读取CSV站点数据** 使用`pandas`读取含经纬度和温度的CSV文件： ```python import pandas as pd # 读取CSV文件（假设列名为lon, lat, temp） df = pd.read_csv('stations.csv') lons = df['lon'].values lats = df['lat'].values temps = df['temp'].values ``` --- ### **3. 读取SHP边界文件** 使用`pyshp`解析地理边界： ```python import shapefile # 读取SHP文件 sf = shapefile.Reader("map_boundary.shp") # 提取所有边界的坐标 shapes = sf.shapes() for shape in shapes: parts = shape.parts # 多边形的分段索引 points = shape.points # 所有点的坐标 # 处理每个多边形（例如闭合曲线） for i in range(len(parts)): start = parts[i] if i < len(parts)-1: end = parts[i+1] else: end = len(points) segment = points[start:end] x_segment = [p[0] for p in segment] y_segment = [p[1] for p in segment] ``` --- ### **4. 插值生成网格温度数据** 用`scipy.interpolate.griddata`将离散站点数据插值为网格： ```python import numpy as np from scipy.interpolate import griddata # 生成网格点坐标 grid_lon = np.linspace(min(lons), max(lons), 500) grid_lat = np.linspace(min(lats), max(lats), 500) grid_x, grid_y = np.meshgrid(grid_lon, grid_lat) # 插值（选择线性/三次方法） grid_temp = griddata( (lons, lats), temps, (grid_x, grid_y), method='linear' ) ``` --- ### **5. 绘制填色图并叠加边界** 结合`matplotlib`绘制温度分布和SHP边界： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建画布和坐标轴 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111) # 绘制填色图 contour = ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_temp, cmap='viridis') plt.colorbar(contour, label='Temperature (°C)') # 叠加SHP边界 for shape in sf.shapeRecords(): x = [i[0] for i in shape.shape.points[:]] y = [i[1] for i in shape.shape.points[:]] ax.plot(x, y, 'k-', linewidth=0.5) # 黑色边界线 # 设置标题和坐标轴 ax.set_title("Temperature Distribution") ax.set_xlabel("Longitude") ax.set_ylabel("Latitude") plt.show() ``` --- ### **6. 关键问题处理** - **插值优化**：若数据稀疏，尝试调整`method='cubic'`或增加网格密度（如`1000x1000`）。 - **边界闭合**：确保SHP多边形首尾点相同，否则用`np.append(x, x[0])`闭合。 - **性能平衡**：网格过密可能导致内存不足，建议根据数据量调整。 效果示意图： $$ \text{温度颜色映射} + \text{SHP黑色边界线} + \text{经纬度坐标轴} $$ --- ### **完整代码示例** [将上述代码片段按顺序合并，替换文件路径即可运行]

<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。