如何在Python中使用ESRI ASCII光栅格式文件（如Matlab中的mapshow）绘制光栅地图？

例如，我有一个ESRI ASCII光栅格式的DEM文件，如下所示：

ncols 480
nrows 450
xllcorner 378923
yllcorner 4072345
cellsize 30
nodata_value -32768
43 2 45 7 3 56 2 5 23 65 34 6 32 54 57 34 2 2 54 6 
35 45 65 34 2 6 78 4 2 6 89 3 2 7 45 23 5 8 4 1 62 ...

我想画一张光栅地图来显示地形。我知道它可以通过Matlab中的mapshow实现

[Z,R] = arcgridread(filename);
mapshow(Z,R,'DisplayType','Surface')

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但是如何在Python中实现呢？如果坐标系是英国国家网格，是否可以在Python中的光栅地图上添加shapefile层（如多边形文件）？

好吧，没有人愿意回答这个问题，尽管有两个人认为这个问题很有用。所以，我现在可以自己回答了。 首先，读取ESRI ASCII光栅文件（'file.asc'）

然后可以使用DEM阵列及其范围绘制地图

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1)
img = plt.imshow(data_array, extent=map_extent)

如果要添加颜色条，可能需要以下代码：

from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes(loc='right', size='3%', pad=0.05,)
cbar = plt.colorbar(img, cax=cax)

通过这些代码，您还可以在Python中定义自己的arcgridread和mapshow函数

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1)
img = plt.imshow(data_array, extent=map_extent)

from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes(loc='right', size='3%', pad=0.05,)
cbar = plt.colorbar(img, cax=cax)