matplotlib：BasemapのTIPS

作成者：山下陽介（国立環境研究所）

例：60度毎に経度線を引く
```
m.drawmeridians(np.arange(0, 360, 60))
```
例：30度毎に緯度線を引く
```
m.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))
```
例：経度線にラベルを付ける（下側のみ）
```
m.drawmeridians(np.arange(0, 360, 60), labels=[False, False, False, True])
```
labels=[False, False, 上側ラベルの有無, 下側ラベルの有無]
前の２つの要素は反映されない

経度線、緯度線と目盛り

例：緯度線にラベルを付ける（左側のみ）
```
m.drawparallels(np.arange(-90,90,30), labels=[True, False, False, False])
```
labels=[左側のラベルの有無, 右側のラベルの有無, False, False]
後ろの２つの要素は反映されない

例：線を灰色にしてラベルの文字サイズを小さくする

m.drawmeridians(np.arange(0, 360, 60), color="gray", fontsize='small', ¥
    labels=[False, False, False, True]) # 経度線を引く
m.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30), color="gray", fontsize='small', ¥
    labels=[True, False, False, False]) # 緯度線を引く

色の名前は色の名前一覧参照

例：線の色を名前ではなく数字で指定する
```
m.drawmeridians(np.arange(0, 360, 60), color="0.9")
m.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30), color="0.9")
```
黒の"0.0"〜白の"1.0"まで徐々に色が変わる（0.0ではなく文字列"0.0"なので注意）

Basemapで海岸線を描く

m.drawcoastlines()

例：海岸線を緑の点線で描く
```
m.drawcoastlines(color='g', linestyle='--')
```
色の名前と線種は色の名前一覧、線種の一覧参照

例：海岸線の太さを1.5にする
```
m.drawcoastlines(linewidth=1.5)
```

Basemapで国境線を描く

m.drawcountries()

例：赤色で国境線を描く
```
m.drawcountries(color='r')
```
色の名前は色の名前一覧参照

例：国境線を太さ1.5の点線にする
```
m.drawcountries(linestyle='--', linewidth=1.5)
```
線種は線種の一覧参照

Basemapで州の境界線を描く

m.drawstates()

南北アメリカ、オーストラリアのみ

例：赤色で境界線を描く
```
m.drawstates(color='r')
```
色の名前は色の名前一覧参照

例：境界線を太さ1.5の点線にする
```
m.drawstates(linestyle='--', linewidth=1.5)
```
線種は線種の一覧参照

Basemapで河川を描く

m.drawrivers()

例：河川を青色で描く
```
m.drawrivers(color='b')
```
色の名前は色の名前一覧参照

例：河川を太さ1.5で描く
```
m.drawrivers(color='b', linewidth=1.5)
```

Basemapで大陸と海洋を塗り分ける

図の背景を塗り潰すm.drawmapboundary()と大陸を塗り潰すm.fillcontinents()を使う

例：大陸を緑色で塗り潰す
```
m.fillcontinents(color='g')
```
色の名前は色の名前一覧参照

例：大陸を緑色、湖を青色で塗り潰す
```
m.fillcontinents(color='g', lake_color='b')
```

例：背景を水色、大陸を緑色で塗り潰す（海と湖が水色になる）

m.drawmapboundary(fill_color='aqua') # 背景を塗り潰す
m.fillcontinents(color='g') # 大陸部分を緑色で塗り潰す

例：背景を水色、大陸を白抜きにする

m.drawmapboundary(fill_color='aqua') # 背景を塗り潰す
m.fillcontinents(color='w') # 大陸部分を白色で塗り潰す

例：背景を水色、大陸を白抜き、湖を青にする

m.drawmapboundary(fill_color='aqua')
m.fillcontinents(color='w', lake_color='b') # 湖を青にする

Basemapで地図の解像度を変更する

resolutionオプションを使う

m = Basemap(resolution='解像度')

resolution='c'（coarse、粗い解像度）、resolution='l'（low、低解像度）、resolution = 'i'（intermediate、中間解像度）、resolution='h'（high、高解像度）、resolution='f'（full、最高解像度）
デフォルト値：resolution='c'

例：低解像度
```
m = Basemap(resolution='l')
```
解像度を変えた場合の見た目

Basemapの地図を衛星画像風や高度分布図風に変える

図の背景を衛星画像風に変えるm.bluemarble()や高度分布図風に変えるm.etopo()を使う。m.drawmapboundary()を行うと背景が塗り潰されるので、同時には使わない。大陸のみ塗り潰したい場合には、m.fillcontinents()を行うことはできる。

例：bluemarbleを標準の解像度で使う
```
map.bluemarble()
```
例：解像度を落として作図時間を短くする
```
map.bluemarble(scale=0.1)
```
デフォルト値：0.5

例：etopoを標準の解像度で使う
```
map.etopo()
```
例：解像度を落として作図時間を短くする
```
map.etopo(scale=0.1)
```
デフォルト値：0.5、0.05程度までが許容範囲

BasemapのWarningを消す

MatplotlibDeprecationWarningが出る場合

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', category=matplotlib.MatplotlibDeprecationWarning)

Basemapの地図

正距円筒図法

m = Basemap(projection='cyl')

デフォルトの図法
gradsのlatlonに相当する図法で、緯度線・経度線が直角かつ等間隔に交差

東経180度を中心にする場合

m = Basemap(projection='cyl', lon_0=180)

メルカトル図法

m = Basemap(projection='merc', llcrnrlon=経度下限, urcrnrlon=経度上限, llcrnrlat=緯度下限, urcrnrlat=緯度上限)

例：南緯60度〜北緯60度まで、全ての緯度帯で描く場合

m = Basemap(projection='merc', llcrnrlon=0, urcrnrlon=360, llcrnrlat=-60, urcrnrlat=60)

ポーラーステレオ図法（極投影図法）

北極を中心に描く場合

m = Basemap(projection='npstere', lon_0=中心の緯度, boundinglat=端の緯度)

gradsのnpsに相当する図法

南極を中心に描く場合

m = Basemap(projection='spstere', lon_0=中心の緯度, boundinglat=端の緯度)

gradsのspsに相当する図法

ランベルト図法（ランベルト正角円錐図法）

m = Basemap(projection='lcc', lon_0=中心の経度,  lat_0=中心の緯度, width=幅, height=高さ)

幅と高さの単位はm
または

m = Basemap(projection='lcc', lon_0=中心の経度, lat_0=中心の緯度, llcrnrlon=経度下限, urcrnrlon=経度上限, ¥
    llcrnrlat=緯度下限, urcrnrlat=緯度上限)

正射投影図法（平射図法）

m = Basemap(projection='ortho', lon_0=中心の経度, lat_0=中心の緯度)

例：東経180度、北緯45度を中心に描く場合
```
m = Basemap(projection='ortho', lon_0=180, lat_0=45)
```
lat_0は-90から90まで許容されているが、45より大きい値を指定すると落ちるバグがある（2019/12/12）
該当する作図を行う際には、解決法：正射投影図法で北緯45度より北側を中心にした場合の不具合（2020/02/01）のコード修正を適用する
＊Basemapバージョン1.2.2で修正された

ロビンソン図法

m = Basemap(projection='robin', lon_0=中心の経度, lat_0=中心の緯度)

例：東経180度を中心に描く場合

m = Basemap(projection='robin', lon_0=180)

モルワイデ図法

m = Basemap(projection='moll', lon_0=中心の経度, lat_0=中心の緯度)

例：東経180度を中心に描く場合
```
m = Basemap(projection='moll', lon_0=180)
```

ランベルト正積円筒図法

m = Basemap(projection='cea')

ミラー図法

m = Basemap(projection='mill', lon_0=中心の経度, lat_0=中心の緯度)

例：東経180度を中心に描く場合
```
m = Basemap(projection='mill', lon_0=180)
```

正距方位図法

m = Basemap(projection='aeqd', lon_0=中心の経度, lat_0=中心の緯度)

例：東経140度、北緯35度を中心に描く場合
```
m = Basemap(projection='aeqd', lon_0=140, lat_0=35)
```

Basemapのデータプロット

経度・緯度データの作成

np.indicesを使い2次元配列を作成
nlonsが経度方向のデータ数、nlatsが緯度方向のデータ数で、全球の格子点データの場合。緯度方向は北極が先、南極が後の場合。
```
delta = 360. / (nlons - 1)
lats = (90. - delta * np.indices((nlats, nlons))[0, :, :])
lons = (delta * np.indices((nlats, nlons))[1, :, :])
m = Basemap(オプション)
x, y = m(lons, lats)
```
Numpyのnp.indicesを使い、経度(lons)、緯度(lats)データを作成し、図法に対応した(x, y)データに変換する

経度、緯度の1次元データから作成 lonが経度の1次元データ、latが緯度の1次元データの場合。
```
lons, lats = np.meshgrid(lon, lat)
m = Basemap(オプション)
x, y = m(lons, lats)
```
1次元目が緯度、2次元目が経度の2次元データになる。

緯度データの範囲が−180〜180度の場合に、0〜360度の範囲に変換する
```
lon = np.array([l + 360. if l < 0 else l for l in lon])
```
lonが経度の1次元データの場合

緯度データの範囲変更（ndarrayの場合）
```
lon[lon < 0] = lon[lon < 0] + 360.
```

等高線を描く

m = Basemap(オプション)
x, y = m(経度データ, 緯度データ)
m.contour(x, y, 等高線のデータ)

経度データ、緯度データ、等高線のデータは2次元

例：作成した経度・緯度データと等高線のデータ（d）で作図
```
m = Basemap()
x, y = m(lons, lats)
m.contour(x, y, d)
```
例：等高線の幅を太くする
```
m.contour(x, y, d, linewidths=1.5)
```
デフォルト値：1
linewidthではなくlinewidthsなので注意

例：等高線を描く値を指定する
```
m.contour(x, y, d, levels=[0, 1, 2, 3, 4, 5])
```
等高線は0から5まで1毎に描く（levelsで指定）

例：等高線にラベルを付ける
```
cs = m.contour(x, y, d, levels=[0, 1, 2, 3, 4, 5])
cs.clabel()
```
m.contourの戻り値を使い、等高線のラベルを付ける

例：等高線を2から20まで2毎等間隔に描く

levels = np.arange(2, 20, 2) # 値のリスト作成
m.contour(x, y, d, levels=levels)

例：ラベルのフォーマット、文字サイズを指定する
```
cs = m.contour(x, y, d, levels=levels)
cs.clabel(fontsize=12, fmt="%d")
```
文字の大きさはfontsize、ラベルの数値のフォーマットはfmtで指定する（ここでは整数値にするためfmt="%d"）。

例：データの最小値から最大値の範囲内で2毎等間隔に描く
```
levels = np.arange(np.floor(d.min()), np.ceil(d.max()), 2) # 値のリスト作成
m.contour(x, y, d, levels=levels) # 等高線を描く
```
ZがNumpyのndarrayの場合。最小値よりも小さい最大の整数をnp.floor(Z.min())、最大値よりも大きい最小の整数をnp.ceil(Z.max())で取得、Numpyの数学関数、Numpyの統計処理参照

例：等高線のラベルを1つ飛ばしに付ける
```
cs = m.contour(x, y, d, levels=levels)
clevels = cs.levels
cs.clabel(clevels[::2])
```
cs.clabelにラベルを付ける値をclevels[::2]で与えることで、等高線のラベルを1つ飛ばしに付ける

例：データの最小値から最大値の範囲内で1.5毎等間隔に描きラベルを付ける
```
levels = np.arange(np.floor(d.min()), np.ceil(d.max()), 1.5) # 値のリスト作成
cs = m.contour(x, y, d, levels=levels) # 等高線を描く
clevels = cs.levels
cs.clabel(clevels, fontsize=12, fmt="%.1f")
```
ラベルは1.5毎に付け、小数点以下第一位まで表示（fmt="%.1f"）
ZがNumpyのndarrayの場合。最小値よりも小さい最大の整数をnp.floor(Z.min())、最大値よりも大きい最小の整数をnp.ceil(Z.max())で取得、Numpyの数学関数、Numpyの統計処理参照

陰影を描く

m = Basemap(オプション)
x, y = m(経度データ, 緯度データ)
m.contourf(x, y, 陰影のデータ)

経度データ、緯度データ、陰影のデータは２次元

例：作成した経度・緯度データと陰影のデータ（d）で作図
```
m = Basemap()
x, y = m(lons, lats)
m.contourf(x, y, d)
```

例：陰影を付ける値を指定する

m.contourf(x, y, d, levels=[値1, 値2, 値3, ...])

例：陰影を4の倍数で付ける
```
import math
levels = range(math.floor(d.min() - d.fmod(d.min(), 4)), math.ceil(d.max()) + 1, 4)
m.contourf(x, y, d, levels=levels)
```
dがNumpyのndarrayの場合
最小値よりも小さい最大の整数をmath.floor(d.min())、最大値よりも大きい最小の整数をmath.ceil(d.max())で取得

例：色テーブル（'jet'）を使って陰影を付ける
```
cmap = plt.get_cmap('jet')  # 色テーブル取得
m.contourf(x, y, d, levels=levels, cmap=cmap)
```
色テーブルは色テーブルの一覧参照

陰影にカラーバーを付ける

cs = m.contourf(x, y, 陰影のデータ)
cbar = m.colorbar(cs)
cbar.set_label('カラーバーのラベルに表示する文字列')

カラーバーの調整方法については、カラーバー参照
（plt.colorbarと同じオプションを使用可能）

例：カラーバーの下限以下と上限以上の色を指定する

cmap = plt.get_cmap('jet')  # 色テーブル取得
cmap.set_under('gray') # 下限を下回った場合の色を指定
cmap.set_over('brown')  # 上限を超えた場合の色を指定
cs = m.contourf(x, y, d, cmap=cmap, extend='both')
cbar = m.colorbar(cs) # カラーバーを描く
cbar.set_label('カラーバーのラベルに表示する文字列')

陰影のデータd
指定可能な色の名前は色の名前一覧参照

例：カラーバーの下限以下の色のみを指定する

cmap = plt.get_cmap('drywet')  # 色テーブル取得
cmap.set_under('w') # 下限を下回った場合の色を指定
cs = m.contourf(x, y, d, cmap=cmap, extend='min')
cbar = m.colorbar(cs) # カラーバーを描く
cbar.set_label('カラーバーのラベルに表示する文字列')

例：カラーバーの上限以上の色のみを指定する

cmap = plt.get_cmap('bwr')  # 色テーブル取得
cmap.set_over('brown')  # 上限を超えた場合の色を指定
cs = m.contourf(x, y, d, cmap=cmap, extend='max')
cbar = m.colorbar(cs) # カラーバーを描く
cbar.set_label('カラーバーのラベルに表示する文字列')

矢羽をプロットする

m = Basemap(オプション)
x, y = m(経度データ, 緯度データ)
m.barbs(x, y, 東西風データ, 南北風データ)

例：2次元データlons, lats, u, vから矢羽をプロット
```
m = Basemap()
x, y = m(lons, lats)
m.barbs(x, y, u, v)
```

例：矢羽を6おきにプロット

m.barbs(lons[::6, ::6],lats[::6, ::6],uwnd[::6, ::6],vwnd[::6, ::6])

例：矢羽の色を青色にする
```
m.barbs(x, y, u, v, color='b')
```
色の名前は色の名前一覧参照

例：矢羽の長さを4にする
```
m.barbs(x, y, u, v, length=4)
```

例：風速の小さな矢羽を描かない

m.barbs(x, y, u, v, sizes=dict(emptybarb=0.00))

例：矢羽の間を少し開けて重ならないようにする
```
m.barbs(x, y, u, v, sizes=dict(spacing=0.16))
```

文字をプロットする

Basemapのインスタンスを使い、経度、緯度を図法に対応した(x, y)に変換

m = Basemap(オプション)
x, y = m(経度, 緯度)
plt.text(x, y, "表示するテキスト")

例：フォントサイズを9に指定する場合

plt.text(x, y, "表示するテキスト", fontsize=9)

例：テキストの色を赤にする場合

plt.text(x, y, "表示するテキスト", color='r')

マーカーをプロットする

m = Basemap(オプション)
x, y = m(経度, 緯度)
m.plot(x, y, "マーカーの色と種類")

例：マーカーを白色の丸にする場合
```
m.plot(x, y, "wo")
```
色、マーカーをまとめて記述（それぞれ1文字のみ可能、順番はどちらでも良い）
マーカーの名前は指定可能なマーカーの一覧参照
色の名前は色の名前一覧参照

例：マーカーを白色の丸にする場合（色の名前とマーカーの種類は別々に記述）
```
m.plot(x, y, color="w", marker="o")
```
まとめて"wo"と記述した場合と同じになる
色の名前やマーカーの種類が長い場合にも対応

例：マーカーをマゼンタの三角にする場合
```
m.plot(x, y, "m^")
```
例：マーカーを水色の丸にする場合
```
m.plot(x, y, color="aqua", marker="o")
```
例：マーカーサイズを大きくする場合
```
m.plot(x, y, color="aqua", marker="o", markersize=12)
```
デフォルト値：6

マスクアウト処理

Basemap.is_landを使って陸面マスクを作成し、陸面データをNaNにする

陸面マスク作成

m = Basemap(オプション) # Basemap呼び出し
x, y = np.meshgrid(経度データ, 緯度データ) # ２次元の経度・緯度データ作成
y_size, x_size = x.shape # 経度・緯度データの個数
x, y = m(x, y) # 図法の経度、緯度に変換する

mask = list()
for xpt, ypt in zip(x.flatten(), y.flatten()):
    mask.append(m.is_land(xpt, ypt))
mask = np.array(mask).reshape(y_size, x_size) # 2次元配列に戻す

maskは真偽値（True/False）の入った２次元配列
is_land関数はスカラー値しか扱えないので、一度スカラー値にしてから配列に戻している

陸面データをNaNにする
```
df[mask] = np.nan
```
dfはmaskと同じサイズの2次元配列

疑似カラープロット

pcolorを使う

m = Basemap(オプション)
x, y = m(経度データ, 緯度データ)
m.pcolor(x, y, カラープロットのデータ)

経度データ、緯度データ、カラープロットのデータは２次元
pcolorの代わりにpcolormeshを使うこともできる

例：2次元データlons, lats, dから疑似カラープロットを描く
```
m = Basemap()
x, y = m(lons, lats)
m.pcolor(x, y, d)
```
例：色テーブル（jet）を使う
```
m = Basemap()
x, y = m(lons, lats)
m.pcolor(x, y, d, cmap='jet')
```
色テーブルは色テーブルの一覧参照

範囲を限定する
```
cs = m.pcolor(x, y, d)
cs.set_clim(0, 1)
```
0から1の範囲に限定してカラープロットを描く

カラーバーを付ける
```
cs = m.pcolor(x, y, d)
cs.set_clim(0, 1)
cbar = plt.colorbar(shrink=0.4, orientation='vertical', format='%5.1f')
cbar.set_label('カラーバーに付けるラベル', fontsize=12)
```
縦向きで0.4倍に縮小されたカラーバーで、数字は小数点以下1位まで表示し全体で5文字以上
カラーバーの調整方法については、カラーバー参照

Warningの抑制
```
m.pcolor(x, y, d, cmap='jet', shading='auto')
```
matplotlib-3.3からshadingオプションの警告が出るようになった

図の体裁

タイトルを付ける

matplotlibのplt.titleを使う

plt.title("タイトル")

サブプロットにタイトルを付ける参照
タイトルの文字サイズや色を変更する参照

複数の等高線を同時に描く

細実線と太実線を別々に描き太実線にラベルを付けると、ラベルの下に細実線が描かれてしまう。
次のように、細実線、太実線を同時に描くことで、文字の下に等高線は描かれなくなる。

例：等高線を4hPa毎の細線、等高線ラベルを20hPa毎の太線に付ける

levels = np.arange(960, 1061, 4) # 細実線を描く値
cs = m.contour(x, y, d, levels=levels, colors='k', linewidths=[1.2, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8]) # 4hPaで細実線、20hPaで太実線
cs.clabel(cs.levels[::5], fmt='%d', fontsize=12) # 5飛ばし（20 hPa毎）にラベルを付ける

dはSLPデータ、linewidths=[1.2, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8]とすることで、4hPa毎の細線、20hPa毎の太線を描く

極投影図法で0度と360度を滑らかにつなげる

経度方向144（東経0度から2.5度刻み）、緯度方向73（北緯90度から2.5度刻み）の場合

import numpy as np
nlons = 144 # 経度方向のデータ数
nlats = 73 # 緯度方向のデータ数
datasize = nlons * nlats
din = np.fromfile('入力ファイル名', dtype='<f4', count=datasize) # バイナリファイルから入力
data = np.zeros((nlats, nlons+1)) # 値が0の配列を作成
data[:, 0:nlons] = din.reshape(nlats, nlons) # 0〜357.5度までコピー
data[:, nlons] = data[:, 0] # 0度のデータを360度のデータにコピー
nlons = nlons + 1 # 後の処理で使うため、経度方向のデータ数を1増やす

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
fig = plt.figure() # プロット領域の作成
m = Basemap(projection='npstere', lon_0=180, boundinglat=20) # 北極中心の極投影図法

# 緯度・経度座標の準備（単位は度）
delta = 360. / (nlons - 1)
lons = (delta * np.indices((nlats, nlons))[1, :, :]) # 東経0度から2.5度刻み
lats = (90. - delta * np.indices((nlats, nlons))[0, :, :]) # 北緯90度から2.5度刻み
x, y = m(lons, lats) # 図法の経度、緯度に変換する

clevs = [等高線を描く値のリスト]
m.contour(x, y, data, clevs, linewidths=0.8, colors='k') # 等高線を描く

[top]