重庆分公司,新征程启航

为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务

使用Python绘制台风轨迹图的示例代码-创新互联

参考:

为乌鲁木齐等地区用户提供了全套网页设计制作服务,及乌鲁木齐网站建设行业解决方案。主营业务为网站建设、网站制作、乌鲁木齐网站设计,以传统方式定制建设网站,并提供域名空间备案等一条龙服务,秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求,就会得到认可,从而选择与我们长期合作。这样,我们也可以走得更远!

1.Basemap绘制中国地图

2.Basemap生成的图中绘制轨迹

使用CMA热带气旋最佳路径数据集,对我国周边的台风进行绘制

import re
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap




path=r"E:\Computer Science\数学建模\第二次模拟赛题\附件"
files= os.listdir(path) #得到文件夹下的所有文件名称
data=[]
all=[]
for file in files: #遍历文件夹
  if not os.path.isdir(file): # 判断是否是文件夹,不是文件夹才打开
    f = open(path + "/" + file) # 打开文件
    tmp=f.readlines()
    for i in tmp:
      line=i.split()
      if(line[0]=='66666'):
        if(len(all)>0):
          data.append(all)
        # print(line)
        all=[]
      else:
        we=(int(line[2])*0.1,int(line[3])*0.1)
        all.append(we)
# print(data)
print(len(data))
CHN='E:\Computer Science\数学建模\python_basemap'
plt.figure(figsize=(20,12))
map=Basemap(llcrnrlon=70,llcrnrlat=2,urcrnrlon=170,urcrnrlat=58)
map.drawcoastlines()
map.drawcountries()
#添加河流
# map.drawrivers(color='blue',linewidth=0.3)
#添加大陆
map.readshapefile(CHN+'\gadm36_CHN_shp\gadm36_CHN_1',
         'states',color='blue',drawbounds=True)
map.readshapefile(CHN+'\gadm36_TWN_shp\gadm36_TWN_1',
         'taiwan',color='blue',drawbounds=True)
#添加经纬线
parallels = np.linspace(3,55,5)
# print(parallels)
map.drawparallels(parallels,labels=[False,True,False,False],fontsize=5)
meridians = np.linspace(70,170,5)
# print(meridians)
map.drawmeridians(meridians,labels=[False,False,False,True],fontsize=5)
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率

ans=1
x=[]
y=[]
for typhoon in data:
  length=len(typhoon)
  print("%d is process!" % ans)
  ans += 1
  for i in range(length):
    x.append(typhoon[i][1])
    y.append(typhoon[i][0])
  # print(x,y)
  # map.plot(x, y, 'c*-', linewidth=2)
  map.plot(x, y, color='r',linewidth=1.5)
  x = []
  y = []
map.fillcontinents()
plt.title(r'$China\ Typhoon$',fontsize=24)
# plt.ylim(70, 170)
# plt.xlim(2, 58)
plt.show()

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