(数据科学学习手札98)纯Python绘制满满艺术感的山脊地图
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1 简介
下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过,这是英国摇滚乐队 Joy Division 在1979年发行的其第一张录音室专辑 Unknown Pleasures 的封面,由艺术家 Peter Saville 基于射电脉冲星信号的数据图创作而成,成为了一种流行文化的符号标志。
类似图1的风格,在地图制作中也存在着一种 山脊地图 ,基于记录地表海拔信息的 高程数据 ,我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线,来对某块区域的地形进行更具艺术性的表达。
而今天的文章,我们就来一起基于 Python
,配合颜色与字体的选择搭配,使用简短的代码,就可以创作出艺术海报级别的 山脊地图 。
2 基于ridge_map的山脊地图绘制
我们主要使用 matplotlib
与 ridge_map
来完成一幅山脊图的创作,使用 pip install ridge_map
完成对 ridge_map
的安装之后,我们先一个非常简单的例子开始:
from ridge_map import RidgeMap import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt # 从本地的字体文件中注册字体 font_prop = fm.FontProperties(fname="fonts/UncialAntiqua-Regular.ttf") # 基于传入的区域左下角、右上角经纬度 # 来获取原始高程数据并绘制成山脊地图 # 如果你有“特殊的上网技巧”,这一步等待时间会很短 ( RidgeMap(bbox=(-156.250305,18.890695,-154.714966,20.275080), font=font_prop) .plot_map(label="Hawai'i") ) plt.savefig('图3.png')
这就是 ridge_map
绘制山脊地图的基本模式,利用 matplotlib.font_manager
注册要使用的字体,再将绘图区域bbox信息与字体属性传入 RidgeMap()
之后调用 plot_map()
方法即可进行绘制。
但如果你想要制作出像下面这种更多定制内容的山脊地图,就需要了解多一些知识:
下面我们分部分来展开介绍:
2.1 数据准备
我们统一使用 RidgeMap
接受 bbox
参数确定区域范围,格式为 (左下角经度, 左下角纬度, 右上角经度, 右上角纬度)
,其基于的高程数据来自 NASA 的 SRTM 数据集,分辨率为1弧秒(约30米),适用于北纬60°到南纬60°之间的区域。
ridge_map
中数据准备的完整过程如下,其中 get_elevation_data
方法的 num_lines
参数用于控制返回数据对应的水平线数量,越大约细密,默认为80; viewpoint
参数用于确定指南针所指的方向,默认为 south
:
# 初始化 rm = RidgeMap(bbox=(-156.250305,18.890695,-154.714966,20.275080), font=font_prop) # 在线获取高程数据 values = rm.get_elevation_data(num_lines=200, viewpoint='north')
而获取到的 values
实际上是范围内各条水平线海拔变化情况的二维 numpy
数组:
2.2 数据加工
在第一步获取到的数据的基础上,我们可以利用 RidgeMap
的 preprocess
方法来进行加工,从而实现一些诸如改变高度映射比例、低洼地区筛选的功能,其主要参数如下:
values:传入上一步获取到的二维数组数据
water_ntile:浮点数,范围应在0到100之间,作为数据删除的阈值,即高度低于总体 water_ntile% 分位数的数据会被视作水体,从而在图像中不显示
vertical_ratio:用于设置原始高度值在绘图中被扩大的倍数,越大越夸张
values = rm.preprocess(values=values, water_ntile=10, vertical_ratio=240) rm.plot_map(values, label="Hawai'i") plt.savefig('图6.png')
2.3 绘制图像
做完上述数据加工之后,我们就可以调用 plot_map()
方法来进行山脊图的绘制,其主要参数如下:
values:传入之前处理好的values
label:用于设置图像上叠加的文字标签内容
label_x:0-1之间的浮点数,用于确立文字标签左下角相对于绘图区域的比例x坐标
label_y:类似 label_x ,调整y坐标
label_verticalalignment:调整文字标签在竖直方向上的对齐方式,默认为 'bottom'
label_size:控制文字标签字体大小,默认为40
line_color:设置线条的色彩,默认为 'black'
,当传入 matplotlib
中的 colormap
对象时即开启了色彩映射模式
kind:设置色彩映射策略, 'gradient'
表示与高度无关,在画幅竖直方向上进行色彩渐变, 'elevation'
则将色彩映射与高度相绑定
linewidth:设置线条粗细,默认为2
background_color:设置图像背景色
其他参数都非常简单易懂,这里来重点展示不同 kind
参数下结果的不同:
- kind='gradient'
rm.plot_map(values, label="Hawai'i", kind='gradient', line_color=plt.get_cmap('Reds'))
可以看到在 gradient
模式下,整幅图像上的线条色彩从上向下按照 colormap
进行渐变。
- kind='elevation'
rm.plot_map(values, label="Hawai'i", kind='elevation', line_color=plt.get_cmap('Reds')) plt.savefig('图8.png')
可以看到这时我们的线条色彩基于的是高度信息。
2.4 结合matplotlib
因为 ridge_map
基于的是 matplotlib
,所以我们可以类似 geopandas
绘图那样,在调用 plot_map
时向 ax
参数传入已经存在的 Axes
对象,从而结合不同类型的图像,就像下面这个简单的例子一样:
在get到 ridge_map
的有趣用法之后,我们就可以对合法范围内任意一个地方进行绘制,譬如下面我们绘制的重庆市中心城区的部分范围:
font_prop = fm.FontProperties(fname="fonts/LongCang-Regular.ttf") rm = RidgeMap(bbox=(106.360758,29.385385,106.74734,29.676339), font=font_prop) values = rm.get_elevation_data(num_lines=250, viewpoint='south') values = rm.preprocess(values=values, water_ntile=5, vertical_ratio=90) rm.plot_map(values, label="", kind='elevation', line_color=plt.get_cmap('plasma'), label_size=100) plt.savefig('图10.png')
以上就是本文的全部内容,你可以尽情发挥创作出具有创意的山脊地图。欢迎在评论区与我进行讨论~
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