如何使用python和basemap绘制不规则间隔的RGB图像？

考虑到我有三个矩阵来描述我想要绘制的数据：

• lons-具有[n_lons，n_lats]的二维矩阵
• lats-具有[n_lons，n_lats]的二维矩阵
• dataRGB-具有[n长，n宽，3]的三维矩阵

使用python和basemap绘制此类数据的首选方法是什么

对于伪彩色数据，使用pcolormesh方法非常简单：

• 数据-二维矩阵，带[n_lons，n_lats]
  m=基本映射（…）
  m、 pcolormesh（lons，lats，data，latlon=True）

通过阅读文档，我觉得在这种情况下应该使用imshow命令，但是对于这种方法，需要定期网格化数据，我必须重新网格化并插值数据

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有没有其他方法来绘制数据？

我不久前遇到了同样的问题，这是我能想到的唯一解决方案：

（请注意，这适用于matplotlib 1.3.0，，但不适用于1.1.0）

假设var是您感兴趣的变量（NxMx3），lats是（N）x（M），lons是（N）x（M）： 我们需要将像素中心lat/lons转换为像素角lat/lons（N+1）x（M+1） 获取坐标角点 屏蔽无效的数据 我们需要一个扁平元组（N*M，3）来传递给pcolormesh 设置更大的线宽将导致更大的边失真，并且 由于某些原因，较小的线宽将导致图像失真。

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感谢分享您的解决方案！对我来说，pcolormesh似乎忽略了color关键字。此外，我还必须将线宽设置为零，否则每个像素都会绘制一个周围的多边形，从而有效地渲染黑色图像。是的，您可能需要修改线宽。基本上，如果我将线宽设置为0，则得到的图像与使用pcolor而不是pcolormesh打印图像时得到的图像相同。是否在0.0-1.0范围内而不是在0-255范围内输入颜色元组？实际上，我有MISR数据（）的rgb图片，我用这段代码将其覆盖在底图背景上，所以它应该可以工作。你能分享你的LAT、LON和rgb元组的3x3数组吗？这个解决方案几乎适用于我，但我的图像被打乱了

from mpl_toolkits.basemap import Basemap

import numpy.ma as ma
import numpy as np

m = Basemap() #Define your map projection here

cornerLats=getCorners(lat);cornerLons=getCorners(lon)

xCorners,yCorners=m(cornerLats,cornerLons,inverse=True)

var=ma.masked_where(np.isnan(var),var)

colorTuple=tuple(np.array([var[:,:,0].flatten(),var[:,:,1].flatten(),var[:,:,2].flatten()]).transpose().tolist())

m.pcolormesh(xCorners,yCorners,var[:,:,0],color=colorTuple,clip_on=True,linewidth=0.05)

def getCorners(centers):

    one = centers[:-1,:]
    two = centers[1:,:]
    d1 = (two - one) / 2.
    one = one - d1
    two = two + d1
    stepOne = np.zeros((centers.shape[0] + 1,centers.shape[1]))
    stepOne[:-2,:] = one
    stepOne[-2:,:] = two[-2:,:]
    one = stepOne[:,:-1]
    two = stepOne[:,1:]
    d2 = (two - one) / 2.
    one = one - d2
    two = two + d2
    stepTwo = np.zeros((centers.shape[0] + 1,centers.shape[1] + 1))
    stepTwo[:,:-2] = one
    stepTwo[:,-2:] = two[:,-2:]
    return stepTwo