Python xarray：具有低顶置轴坐标变换的极性pcolormesh

我试图绘制一个二维的xarray

DataArray

，表示一个以极坐标为参数的变量重要：θ坐标以度为单位，而不是弧度。以下代码段创建了一个示例数据集：

将numpy导入为np
将xarray作为xr导入
res_θ=20
θ=np.arange（0，360，res_θ）
res_r=0.1
rs=np.arange（0，1，res\r）
数据=np.random.random（（len（θ），len（rs）））
my_da=xr.DataArray(
数据，
坐标=（θ，rs），
dims=（“θ”，“r”），
)

我想将此数据绘制为极坐标

pcolormesh

。我还希望依靠xarray的绘图例程从尽可能多的功能（刻面、绘图定制等）中获益。Matplotlib的极轴投影假设

θ

角度以弧度表示：如果我选择简单的解决方案，我首先必须将

θ

坐标转换为弧度，但我不想修改阵列。我没有找到比复制数组并转换副本的

θ

更好的方法，例如：

def pcolormesh_polar_昂贵（da，*args，**kwargs）：
da_tmp=da.copy（）#我想避免这种情况
#获取x值
尝试：
x=args[0]
除索引器外：
x=da_tmp.dims[0]
da_tmp[x]=np.deg2rad（da_tmp[x]）
尝试：
子地块=kwargs[“子地块”]
除KeyError外：
子地块_kws={}
返回da_tmp.plot.pcolormesh(
*args，
子地块=dict（投影=“极坐标”），
**夸尔斯
)

这将生成所需的绘图：

pcolormesh\u polar\u昂贵（my\u da，“theta”，“r”）

实际问题

---

然而，我希望避免重复数据：我的实际数据集要大得多。我做了一些研究，发现了Matplotlib的转换管道，我有一种感觉，我可以用它在绘图例程中动态插入此转换，但到目前为止，我无法让任何东西正常工作。有人知道我该怎么做吗？

多亏了@kmuehlbauer的建议和对问题的仔细研究，我成功地完成了我想要的

首先，我修改了测试数据，使其也包含单元元数据：

将numpy导入为np
将xarray作为xr导入
进口品脱
ureg=pint.UnitRegistry（）
res_r=0.1
rs=np.arange（0，1，res\r）
res_θ=20
θ=np.arange（0，360，res_θ）
data=np.random.random（（len（rs），len（θ）））
my_da=xr.DataArray(
数据，
坐标=（rs，θ），
dims=（“r”，“θ”），
)
my_da.theta.attrs[“单位”]=“度”

然后，我改进了kwargs处理以自动化单位转换，并创建了一个与

theta

维度关联的额外坐标：

def pcolormesh\u polar\u便宜（da，r=None，theta=None，add\u labels=False，**kwargs）：
如果r为无：
r=da.dims[0]
如果θ为无：
θ=da.dims[1]
尝试：
θ单位=ureg.Unit（da[theta].attrs[“units”]）
除KeyError外：
θ单位=ureg.rad
如果θ单位=ureg.rad：
θrad=f“{θ}rad”
θrad\u值=ureg.数量（da[θ].值，θ单位）.至（ureg.rad）.量级
da_plot=da.assign_坐标（**{theta_rad:（theta，theta_rad_值）}）
da_图[theta_rad].attrs=da[theta].attrs
da_plot[theta_rad].attrs[“units”]=“rad”
其他：
θ_rad=θ
da_plot=da
kwargs[“x”]=θ
kwargs[“y”]=r
kwargs[“添加标签”]=添加标签
尝试：
子地块=kwargs[“子地块”]
除KeyError外：
子地块_kws={}
子地块_kws[“投影”]=“极坐标”
返回da_plot.plot.pcolormesh(
**夸尔斯，
子地块_kws=子地块_kws，
)

这里非常重要的一点是，

assign_coords（）

返回从中调用的数据数组的副本，该副本的值实际上引用原始数组，因此除了创建额外的坐标之外，不会增加内存开销。按照@kmuehlbauer的建议修改数据数组很简单（只需将

da\u plot=da.assign\u coords（…）

替换为

da=da.assign\u coords（…）

）

然后我们得到相同的图（没有轴标签，因为我更改了默认值以隐藏它们）：

pcolormesh\u polar\u便宜（my\u da，r=“r”，theta=“theta”）

---

您只需将另一个（例如θ2）坐标（包含弧度值）添加到数据数组中，并使用该坐标进行绘图。这样你就不必更改原始坐标。我考虑过了，但如果可能的话，我希望避免修改数据。数据不会被修改。将添加一个新坐标，而不更改原始数据和坐标。我对您的工作流程一无所知，但如果您为每个DataArray创建一次附加坐标（或者更好，在数据集级别），则只需计算一次。如果您尝试将其放入matplotlib转换管道，则必须为每个绘图计算它。干得好。您的方法现在可以处理这两种情况，包括附加坐标和不附加坐标。