Shapefile und Matplotlib: Plot Polygon Sammlung von Shapefile Koordinaten

Question

Ich versuche gefüllte Polygone von Ländern auf der Weltkarte mit Matplotlib in Python zu plotten.

Ich habe ein Shapefile mit Ländergrenzen Koordinaten jedes Landes. Nun möchte ich diese Koordinaten (für jedes Land) in ein Polygon mit Matplotlib umwandeln. Ohne Grundkarte zu verwenden. Leider kreuzen sich die Teile oder überschneiden sich. Gibt es einen Workarund, vielleicht die Entfernung von Punkt zu Punkt ... oder Neuordnung?

Answer 1

Ha! Ich habe herausgefunden, wie .. ich völlig vernachlässigt habe, die sf.shapes [i] .parts Informationen! Dann kommt es darauf an:

# -- import -- 
import shapefile 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.patches as patches 
from matplotlib.patches import Polygon 
from matplotlib.collections import PatchCollection 
# -- input -- 
sf = shapefile.Reader("./shapefiles/world_countries_boundary_file_world_2002") 
recs = sf.records() 
shapes = sf.shapes() 
Nshp = len(shapes) 
cns  = [] 
for nshp in xrange(Nshp): 
    cns.append(recs[nshp][1]) 
cns = array(cns) 
cm = get_cmap('Dark2') 
cccol = cm(1.*arange(Nshp)/Nshp) 
# -- plot -- 
fig  = plt.figure() 
ax  = fig.add_subplot(111) 
for nshp in xrange(Nshp): 
    ptchs = [] 
    pts  = array(shapes[nshp].points) 
    prt  = shapes[nshp].parts 
    par  = list(prt) + [pts.shape[0]] 
    for pij in xrange(len(prt)): 
    ptchs.append(Polygon(pts[par[pij]:par[pij+1]])) 
    ax.add_collection(PatchCollection(ptchs,facecolor=cccol[nshp,:],edgecolor='k', linewidths=.1)) 
ax.set_xlim(-180,+180) 
ax.set_ylim(-90,90) 
fig.savefig('test.png') 

Dann ist es wie folgt aussehen:

Answer 2

Hier ist ein weiteres Stück Code, den ich verwendet Polygon Shape-Dateien zu zeichnen. Es verwendet GDAL/OGR lesen Shape-Datei und Diagramme korrekt Form Polygone Donut:

from osgeo import ogr 
import numpy as np 
import matplotlib.path as mpath 
import matplotlib.patches as mpatches 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Extract first layer of features from shapefile using OGR 
ds = ogr.Open('world_countries_boundary_file_world_2002.shp') 
nlay = ds.GetLayerCount() 
lyr = ds.GetLayer(0) 

# Get extent and calculate buffer size 
ext = lyr.GetExtent() 
xoff = (ext[1]-ext[0])/50 
yoff = (ext[3]-ext[2])/50 

# Prepare figure 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.set_xlim(ext[0]-xoff,ext[1]+xoff) 
ax.set_ylim(ext[2]-yoff,ext[3]+yoff) 

paths = [] 
lyr.ResetReading() 

# Read all features in layer and store as paths 
for feat in lyr: 
    geom = feat.geometry() 
    codes = [] 
    all_x = [] 
    all_y = [] 
    for i in range(geom.GetGeometryCount()): 
     # Read ring geometry and create path 
     r = geom.GetGeometryRef(i) 
     x = [r.GetX(j) for j in range(r.GetPointCount())] 
     y = [r.GetY(j) for j in range(r.GetPointCount())] 
     # skip boundary between individual rings 
     codes += [mpath.Path.MOVETO] + \ 
        (len(x)-1)*[mpath.Path.LINETO] 
     all_x += x 
     all_y += y 
    path = mpath.Path(np.column_stack((all_x,all_y)), codes) 
    paths.append(path) 

# Add paths as patches to axes 
for path in paths: 
    patch = mpatches.PathPatch(path, \ 
      facecolor='blue', edgecolor='black') 
    ax.add_patch(patch) 

ax.set_aspect(1.0) 
plt.show() 

Answer 3

from fiona import collection 
import matplotlib.pyplot as plt 
from descartes import PolygonPatch 
from matplotlib.collections import PatchCollection 
from itertools import imap 
from matplotlib.cm import get_cmap 

cm = get_cmap('Dark2') 

figure, axes = plt.subplots(1) 

source_path = "./shapefiles/world_countries_boundary_file_world_2002" 

with collection(source_path, 'r') as source: 
    patches = imap(PolygonPatch, (record['geometry'] for record in source) 

axes.add_collection(PatchCollection (patches, cmap=cm, linewidths=0.1)) 

axes.set_xlim(-180,+180) 
axes.set_ylim(-90,90) 

plt.show() 

Hinweis dies setzt voraus, Polygone, können Multipolygone werden Griffe in ähnlicher Weise mit

map(PolygonPatch, MultiPolygon(record['geometry'])) 

Answer 4

In Bezug auf @hannesk " s Antwort, sollten Sie die folgenden Importe hinzufügen: from numpy import array und import matplotlib und ersetzen Sie die Zeile cm = get_cmap('Dark2') von cm = matplotlib.cm.get_cmap('Dark2')

(Ich bin nicht so berühmt, um einen Kommentar zu dem vermerkten Post hinzuzufügen.)