python KDE将轮廓和路径转换为特定的json格式传单友好

Posted 2023-03-15

【中文标题】python KDE将轮廓和路径转换为特定的json格式传单友好

【英文标题】：python KDE get contours and paths into specific json format leaflet-friendly

【发布时间】：2017-10-24 10:51:20

【问题描述】：

我正在 Python 中进行核密度估计并获得如下所示的轮廓和路径。 （这是我的示例数据：https://pastebin.com/193PUhQf）。

from numpy import *
from math import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

x_2d = []
y_2d = []
data = 
data['nodes'] = []

# here is the sample data:
# https://pastebin.com/193PUhQf
X =  [.....]

for Picker in xrange(0, len(X)):
    x_2d.append(X[Picker][0])
    y_2d.append(X[Picker][1])

# convert to arrays
m1 = np.array([x_2d])
m2 = np.array([y_2d])

x_min = m1.min() - 30
x_max = m1.max() + 30
y_min = m2.min() - 30
y_max = m2.max() + 30

x, y = np.mgrid[x_min:x_max:200j, y_min:y_max:200j]
positions = np.vstack([x.ravel(), y.ravel()])
values = np.vstack([m1, m2])

kde = stats.gaussian_kde(values)

z = np.reshape(kde(positions).T, x.shape)

fig = plt.figure(2, dpi=200)
ax = fig.add_subplot(111)

pc = ax.pcolor(x, y, z)
cb = plt.colorbar(pc)
cb.ax.set_ylabel('Probability density')

c_s = plt.contour(x, y, z, 20, linewidths=1, colors='k')
ax.plot(m1, m2, 'o', mfc='w', mec='k')
ax.set_title("My Title", fontsize='medium')
plt.savefig("kde.png", dpi=200)
plt.show()

有一种类似的方法可以使用 R 获取轮廓，如下所述： http://bl.ocks.org/diegovalle/5166482

问题：如何使用我的 python 脚本或作为起点来实现相同的输出？ 所需的输出应该类似于contours_tj.json，leaflet.js lib 可以使用它。

更新：

我的输入数据结构由三列组成，逗号分隔：

第一个是 X 值 第二个是Y值 第三个是我的数据的ID，没有数值，只是数据点的标识符。

更新 2：

问题，如果简单地说，是我想要与上面链接中相同的输出，使用我的输入文件，它是 numpy 数组格式。

更新 3：

我的输入数据结构是列表类型的：

print type(X)

<type 'list'>

这里是前几行：

print X[0:5]

[[10.800584, 11.446064, 4478597], [10.576840,11.020229, 4644503], [11.434276,10.790881, 5570870], [11.156718,11.034633, 6500333], [11.054956,11.100243, 6513301]]

【问题讨论】：

您的样本数据与X[Picker][0]不匹配，假设每一行都必须是一个元组(x,y,z)？无法阅读您的 contours_tj.json，请移至 pastebin。

@stovfl 我添加了有关输入文件结构的更新。请见上文。

您的描述确认，我可以使用tuple(x,y,z)。仍然无法读取您的 contours_tj.json，请移至 pastebin。

@stovfl 我不太清楚你的意思。如果看不懂contours_tj.json文件，这里是链接pastebin.com/1LKAzXMk这不是我的文件，是网站上的示例文件，是R代码创建的。

知道了，contures 似乎是直截了当的。您还需要"type": "Topology" 记录吗？

【参考方案1】：

geojsoncontour是一个python库，用于将matplotlib轮廓转换为geojson

geojsoncontour.contour_to_geojson 需要 contour_levels 参数。 pyplot.contour 中的级别是自动选择的，但您可以使用 c_s._levels 访问它们

因此，对于您的示例，您可以这样做：

import geojsoncontour
# your code here

c_s = plt.contour(x, y, z, 20, linewidths=1, colors='k')

# Convert matplotlib contour to geojson
geojsoncontour.contour_to_geojson(
    contour=c_s,
    geojson_filepath='out.geojson',
    contour_levels=c_s._levels,
    ndigits=3,
    unit='m'
)

【讨论】：

我得到这个错误：unit='m' File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/geojsoncontour/contour.py", line 32, in contour_to_geojson assert len( contour_levels) == len(collections) TypeError: 'int' 类型的对象没有 len() ] 什么是 unit='m' 以及如何定义级别？您能否使用我拥有的数据集给出完整的答案？谢谢

当然。但是 pastebin 中的数据结构是什么。它应该是一个元组列表吗？

请用我的数据中的真实示例查看更新后的答案

【参考方案2】：

现在关注这个

有一种类似的方法可以使用 R 获取轮廓，如下所述：http://bl.ocks.org/diegovalle/5166482

如果这对你可行，我请你考虑在 Python 中使用 rpy2 包

http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.4/html/introduction.html