미국 대륙 (멕시코 및 캐나다 지역) 외곽에서베이스 맵에서 윤곽선을 제거하는 방법은 무엇입니까?

Question

미국지도에서 시각화 할 데이터가 있습니다. 나는 미국 밖의 땅 (남서쪽의 멕시코와 북동쪽의 캐나다)에 어떤 색깔도 원하지 않습니다. contourf에서 어떻게 그 영역을 마스크 할 수 있습니까? 주의 경계가 그려지는지 여부는 중요하지 않습니다.

코드는 다음과 같습니다

색상 미국 경계 외부에서 다음 이미지 주를 생산

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap, cm, maskoceans 
from scipy.interpolate import griddata 
np.random.seed(77) 



lllat = 24.396308 
lllon = -124.848974 
urlat = 49.384358 
urlon = -66.885444 
m = Basemap(llcrnrlat=lllat, 
urcrnrlat=urlat, 
llcrnrlon=lllon, 
urcrnrlon=urlon, 
resolution='i', projection='cyl') 
m.drawcountries(linewidth=1.0) 
m.drawstates(linewidth=1.0, color='lightgray') 
m.drawlsmask(land_color='gray',ocean_color="#b0c4de", lakes=True) 

#create 100 random latitudes 
lats = np.random.randint(low=lllat-1, high=urlat+1, size=1000) + np.random.ranf(size=1000) 
#create 100 random longitudes 
lons = np.random.randint(low=lllon-1, high=urlon+1, size=1000) + np.random.ranf(size=1000) 
#create 100 random values/probabilities 
probabilities = np.random.random(size=1000) 


#now use meshgrid and contourf to visualize it 
mlon, mlat = m(*(lons, lats)) 
# grid data 
numcols, numrows = 1000, 1000 
xi = np.linspace(mlon.min(), mlon.max(), numcols) 
yi = np.linspace(mlat.min(), mlat.max(), numrows) 

xi, yi = np.meshgrid(xi, yi) 
# interpolate 
x, y, z = mlon, mlat, probabilities 
zi = griddata((mlon, mlat), probabilities, (xi, yi), method='nearest', rescale=False) 
data = maskoceans(xi, yi, zi) 
con = m.contourf(xi, yi, data, cmap=plt.get_cmap('YlOrRd')) 
cbar = m.colorbar(con,location='right',pad="3%") 
plt.show() 

, 내가 그들을 제거 할 싶어요.

나는 미국에 존재하지 않지만 경계선 밖의 일부 부분은 여전히 ​​contourf 색상으로 표시되는 점과 lons에서 점을 제거하려고했습니다.

해양 마스크으로 물을 가릴 수는 있지만 멕시코와 캐나다에서는 해당 포인트를 가릴 수 없습니다.

참고 :이 루프에 대한 해결책은 모든 격자 점 이상 미국에없는 모든 지점에 대한 에 유모을 ZI을 설정하지만 내 실제 데이터의 크기가 주어진 너무 많은 계산이다 아니다 나를위한 해결책.

Answer 1

나는 contourf 위에서 멕시코와 캐나다 다각형을 다시 그리게되었다. 다운로드 한 국가 모양 파일은 here입니다. 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap, cm, maskoceans 
from scipy.interpolate import griddata 
from matplotlib.patches import Polygon as MplPolygon 
import shapefile 
import pdb 
np.random.seed(77) 



lllat = 24.396308 
lllon = -124.848974 
urlat = 49.384358 
urlon = -66.885444 
m = Basemap(llcrnrlat=lllat, 
urcrnrlat=urlat, 
llcrnrlon=lllon, 
urcrnrlon=urlon, 
resolution='i', projection='cyl') 
m.drawcountries(linewidth=1.0) 
m.drawstates(linewidth=1, color='lightgray') 
m.drawcoastlines() 
m.drawlsmask(land_color='gray',ocean_color="#b0c4de", lakes=True) 

#create 100 random latitudes 
lats = np.random.randint(low=lllat-1, high=urlat+1, size=1000) + np.random.ranf(size=1000) 
#create 100 random longitudes 
lons = np.random.randint(low=lllon-1, high=urlon+1, size=1000) + np.random.ranf(size=1000) 
#create 100 random values/probabilities 
probabilities = np.random.random(size=1000) 


#now use meshgrid and contourf to visualize it 
mlon, mlat = m(*(lons, lats)) 
# grid data 
numcols, numrows = 1000, 1000 
xi = np.linspace(mlon.min(), mlon.max(), numcols) 
yi = np.linspace(mlat.min(), mlat.max(), numrows) 

xi, yi = np.meshgrid(xi, yi) 
# interpolate 
x, y, z = mlon, mlat, probabilities 
zi = griddata((mlon, mlat), probabilities, (xi, yi), method='nearest', rescale=False) 
data = maskoceans(xi, yi, zi) 
con = m.contourf(xi, yi, data, cmap=plt.get_cmap('YlOrRd')) 
cbar = m.colorbar(con,location='right',pad="3%") 

world_shp_info = m.readshapefile('./data/CNTR_2014_10M_SH/Data/CNTR_RG_10M_2014','world',drawbounds=False) 

ax = plt.gca() 
for shapedict,state in zip(m.world_info, m.world): 
    if shapedict['CNTR_ID'] not in ['CA', 'MX']: continue 
    poly = MplPolygon(state,facecolor='gray',edgecolor='gray') 
    ax.add_patch(poly) 
plt.show() 

이 결과는 입니다.

나는 그것을하는 더 똑똑한 방법이 있어야한다고 생각합니다.