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ベースマップを使用した緯度/経度ポイントのプロット

MatplotlibとBasemapを使用してマップ上にポイントをプロットしようとしています。ここで、ポイントは特定の建物の緯度/経度を表します。私の地図は確かに点をプロットしますが、それらを間違った場所に配置します。 matplotlibとbasemapの代わりにBokehを使用して同じデータを使用し、同じことを行うと、正しいプロットが得られます。

Bokehでの正しい結果は次のとおりです。 Bokehバージョン

そして、これがベースマップの誤った結果です： ベースマップバージョン

StackOverflowの他の場所で、plot（）が何らかの形で経度を「シフト」するという事実に関連している可能性があることを示唆する議論を見てきました。そこから、lons、lats = m.shiftdata（long、lat）という行を含めて、シフトされたデータを使用するという提案を試しました。目に見える影響はありませんでした。

BasemapとBokehの両方のプロットを生成する完全なサンプルコードは次のとおりです。

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

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.us_states import data as states
from bokeh.models import ColumnDataSource, Range1d

# read in data to use for plotted points
buildingdf = pd.read_csv('buildingdata.csv')
lat = buildingdf['latitude'].values
long = buildingdf['longitude'].values

# determine range to print based on min, max lat and long of the data
margin = .2 # buffer to add to the range
lat_min = min(lat) - margin
lat_max = max(lat) + margin
long_min = min(long) - margin
long_max = max(long) + margin

# create map using BASEMAP
m = Basemap(llcrnrlon=long_min,
            llcrnrlat=lat_min,
            urcrnrlon=long_max,
            urcrnrlat=lat_max,
            lat_0=(lat_max - lat_min)/2,
            lon_0=(long_max-long_min)/2,
            projection='merc',
            resolution = 'h',
            area_thresh=10000.,
            )
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
m.drawstates()
m.drawmapboundary(fill_color='#46bcec')
m.fillcontinents(color = 'white',lake_color='#46bcec')
# convert lat and long to map projection coordinates
lons, lats = m(long, lat)
# plot points as red dots
m.scatter(lons, lats, marker = 'o', color='r')
plt.show()


# create map using Bokeh
source = ColumnDataSource(data = dict(lat = lat,lon = long))
# get state boundaries
state_lats = [states[code]["lats"] for code in states]
state_longs = [states[code]["lons"] for code in states]

p = figure(
           toolbar_location="left",
           plot_width=1100,
           plot_height=700,
           )

# limit the view to the min and max of the building data
p.y_range = Range1d(lat_min, lat_max)
p.x_range = Range1d(long_min, long_max)
p.xaxis.visible = False
p.yaxis.visible = False
p.xgrid.grid_line_color = None
p.ygrid.grid_line_color = None

p.patches(state_longs, state_lats, fill_alpha=0.0,
      line_color="black", line_width=2, line_alpha=0.3)

p.circle(x="lon", y="lat", source = source, size=4.5,
         fill_color='red',
         line_color='grey',
         line_alpha=.25
         )
show(p)

データへのリンクを投稿したり、ここに含めたりするのに十分なレピュテーションポイントがありません。

matplotlibmatplotlib-basemap
3
rsgny

ベースマッププロットでは、散布図はfillcontinentsの後ろに隠れています。 2行を削除する

#m.drawmapboundary(fill_color='#46bcec')
#m.fillcontinents(color = 'white',lake_color='#46bcec')

あなたにポイントを表示します。これは望ましくない可能性があるため、最善の解決策は、zorder引数を使用して、マップの残りの部分の上に散布図を配置することです。

m.scatter(lons, lats, marker = 'o', color='r', zorder=5)

enter image description here

これが完全なコードです（そして、次に質問をするときに、ハードコードされたデータにこの種の実行可能な最小限の例を含めるようにお願いしたいと思います。これにより、データを発明する多くの作業が節約されます。自分）：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import pandas as pd
import io

u = u"""latitude,longitude
42.357778,-71.059444
39.952222,-75.163889
25.787778,-80.224167
30.267222, -97.763889"""

# read in data to use for plotted points
buildingdf = pd.read_csv(io.StringIO(u), delimiter=",")
lat = buildingdf['latitude'].values
lon = buildingdf['longitude'].values

# determine range to print based on min, max lat and lon of the data
margin = 2 # buffer to add to the range
lat_min = min(lat) - margin
lat_max = max(lat) + margin
lon_min = min(lon) - margin
lon_max = max(lon) + margin

# create map using BASEMAP
m = Basemap(llcrnrlon=lon_min,
            llcrnrlat=lat_min,
            urcrnrlon=lon_max,
            urcrnrlat=lat_max,
            lat_0=(lat_max - lat_min)/2,
            lon_0=(lon_max-lon_min)/2,
            projection='merc',
            resolution = 'h',
            area_thresh=10000.,
            )
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
m.drawstates()
m.drawmapboundary(fill_color='#46bcec')
m.fillcontinents(color = 'white',lake_color='#46bcec')
# convert lat and lon to map projection coordinates
lons, lats = m(lon, lat)
# plot points as red dots
m.scatter(lons, lats, marker = 'o', color='r', zorder=5)
plt.show()
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