Python quiver 和 pcolormesh 没有完全正确排列

我试图在地图上用风速的 pcolormesh 覆盖风场的颤动图。

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from pylab import * 

lonMin = 115.5
lonMax = 124.5
latMin = 10
latMax = 20

res = 0.25
lonGrid = arange(lonMin, lonMax, res)
latGrid = arange(latMin, latMax, res)
lonGrid,latGrid = meshgrid(lonGrid,latGrid)

u = random(lonGrid.shape)
v = random(lonGrid.shape)
m = Basemap(llcrnrlon=lonMin,llcrnrlat=latMin,urcrnrlon=lonMax,urcrnrlat=latMax, resolution = 'i')

m.pcolormesh(lonGrid, latGrid, sqrt(u**2+v**2))
m.quiver(lonGrid,latGrid,u,v, latlon = 'true')
m.drawcoastlines()
m.fillcontinents()

This gives me something like the below plot

我注意到两件事：

1. 颤动箭头从 pcolormesh 生成的像素的左下角发出，而不是中心
2. 绘图的上边框和最右边框没有着色

这里究竟发生了什么，我该如何解决它？

您的代码存在一些问题。

首先，避免使用from pylab import *，这会严重污染你的命名空间。

其次，顶部和右侧缺少数据：这是由于pcolormesh，它模仿同名的 MATLAB 函数。引用文档功能相似的pcolor http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.pcolor其中对此进行了解释：

pcolor(X, Y, C, **kwargs)

[...]

理想情况下，X 和 Y 的尺寸应比 C 的尺寸大 1；如果尺寸相同，则 C 的最后一行和最后一列将被忽略。

因此，您可以通过使用纬度/经度辅助数组来消除空边框。或者，我建议使用imshow，其底图版本会自动调整比例，以便绘制的图像跨越可见地图。切换你的pcolormesh call to

m.imshow(sqrt(u**2+v**2),interpolation='none')

you get

现在，最后一个问题是如何可视化数据。什么is你的数据？在上图中，数据点对应于每个“像素”的右下角，即您的(lat,lon)点位于。所以现在的可视化是这样的：每个箭头从它对应的点开始，每个像素对应其左下角的数据。

您想要做的是以某种方式将这些箭头移动到像素中心。如果你想要精确，你实际上需要移动像素，因为根据定义，颤动图就在它应该在的位置。另一种选择是按原样保留地图，并移动箭袋图（此版本背后的基本原理是离散化数据，并且在像素尺度上，将箭头/像素放在哪里并不重要）。

因为在我看来，如果你的箭袋箭头留在原处会更准确，所以我建议将整个底图移动半个(lat,lon)单位，以便像素以实际数据点为中心。你可以通过传递让它变得最漂亮pivot='middle'选项quiver：在这种情况下，您的箭头将以数据点为中心（位于每个像素的中间），而不是源自所述点：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
#from pylab import * 
from pylab import arange,meshgrid,random,sqrt

lonMin = 115.5
lonMax = 124.5
latMin = 10
latMax = 20

res = 0.25
lonGrid = arange(lonMin, lonMax, res)
latGrid = arange(latMin, latMax, res)
lonGrid,latGrid = meshgrid(lonGrid,latGrid)

u = random(lonGrid.shape)
v = random(lonGrid.shape)
m = Basemap(llcrnrlon=lonMin-res/2,llcrnrlat=latMin-res/2,
            urcrnrlon=lonMax-res/2,urcrnrlat=latMax-res/2,
            resolution='i') # shifted!
# data corresponds to (latGrid,lonGrid)
# basemap plot is shifted with (-res/2,-res/2)
# imshow will automatically use the visible map anyway

m.imshow(sqrt(u**2+v**2), interpolation='none')
m.quiver(lonGrid,latGrid,u,v, latlon='true', pivot='middle')
m.drawcoastlines()
m.fillcontinents()

生成的图看起来相当不错，现在也很明显颜色与箭头的大小相关：