質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

87.78%

python,basemapで値が高いところが色付けされない

解決済

回答 1

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 573

score 12

前提・実現したいこと

basemapで海域をmeshgridで分割し、その1つ1つの場所に読み込んだcsvの値を入れ、大きさごとに色付けしようと考えています。

発生している問題・エラーメッセージ

値の大きさが一定以上の部分はなぜか色がつかず、最初に指定した海の色である白のままになってしまいます。

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.cm as cm

#対象海域の緯度経度
lat_min=35.03
lat_max=35.45
lon_left=139.65
lon_right=139.85

#地図の作成
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
m=Basemap(resolution='h',llcrnrlat=lat_min,urcrnrlat=lat_max,llcrnrlon=lon_left,urcrnrlon=lon_right)

#海岸線
m.drawcoastlines()

#大陸と海の色
m.fillcontinents(color='coral', lake_color='aqua')
m.drawmapboundary(fill_color='white')

# 緯度・経度の範囲/単位を取得
lats = np.linspace(lat_min, lat_max, 125)
lons = np.linspace(lon_left, lon_right, 60)

# グリッドデータに変換
x, y = np.meshgrid(lons, lats)
data=pd.read_csv("bmap_Tokyowan_Overtaking.csv",encoding="shift-jis")

# Basemap用のデータに変換
x, y = m(x, y)

# 等高線を描く
cmap=cm.jet
cmap.set_over('black')
levels=[0,0.002,0.004,0.006,0.008,0.01,0.012,0.014,0.016,0.018,0.02,0.03]
cs=m.contourf(x, y, data,levels,cmap=cmap)

#カラーバーを描く
cbar = m.colorbar(cs,location='right',size='2%',pad="5%",extend='both')
cbar.set_label('/day')

試したこと

cmap.set_over('black')でラベルの最大を越えた値は黒くするように設定したのですが変わりませんでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

読み込んだcsvの中には125×60個のデータが入っています。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 1

checkベストアンサー

0

data = np.zeros((125,60))
data[60:65,30] = [0.01,0.015,0.02,0.025,0.03]


の結果は以下。
イメージ説明

data = np.random.randint(0,30,(125,60)) * 0.001


の結果は以下。
イメージ説明

のように、コード自体には特に問題なく色分けできているようです。
CSVデータの不明ですが以下のようなコードでデータの統計量を出力してみて、データが正しく読み込めているか確認してみてはいかがでしょうか?

import pandas as pd
print(pd.DataFrame(pd.Series(data.ravel()).describe()).transpose())
# data = np.random.randint(0,30,(125,60)) * 0.001 の場合の結果例
#    count      mean       std  min    25%    50%    75%    max
#0  7500.0  0.014522  0.008656  0.0  0.007  0.015  0.022  0.029

参考:pythonのnumpy.arrayの統計量一覧を表示するワンライナー

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2020/01/28 15:30

    なるほど、わかりました!ご丁寧にありがとうございます!

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 87.78%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る