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我正在地图上绘制来自飞机的数据，我想在绘图上最新数据点的坐标处插入这架 75 像素 x 29 像素的飞机 PNG 图像。

飞机

据我所知和阅读，pyplot.imshow()是实现这一目标的最佳方式。但是，我在第 1 步上挂断了，让图像均匀显示。使用普通绘图而不是底图，使用 imshow 很容易让图像出现，但是使用底图时，我根本无法显示它。请参阅示例代码。

如果我可以让图像显示在地图上，我假设我可以通过反复试验，使用 的extent属性设置它的位置和一些适当的尺寸imshow()，绘图坐标是从地图坐标转换而来的x,y = m(lons,lats)。

这是示例代码（要尝试它，您可能需要下载上面的飞机图像）。

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import Image
from numpy import arange

lats = arange(26,29,0.5)
lons = arange(-90,-87,0.5)

m = Basemap(projection='cyl',llcrnrlon=min(lons)-2,llcrnrlat=min(lats)-2,
            urcrnrlon=max(lons)+2,urcrnrlat=max(lats)+2,resolution='i')

x,y = m(lons,lats)
u,v, = arange(0,51,10),arange(0,51,10)
barbs = m.barbs(x,y,u,v)
m.drawcoastlines(); m.drawcountries(); m.drawstates()

img = Image.open('c130j_75px.png')
im = plt.imshow(img, extent=(x[-1],x[-1]+50000,y[-1],y[-1]+50000))
plt.show()

这是生成的图像，其中不包含飞机的痕迹。我尝试了几种不同的尺寸extent，我想我可能只是把它做得太小了，但没有成功。我也试过设置zorder=10，但也没有运气。任何帮助，将不胜感激。

结果

m.imshow更新：我现在可以通过使用而不是让图像至少出现plt.imshow，因为前者在地图的轴实例中传递，但extent参数似乎对图像的尺寸没有影响，因为它总是填满整个情节无论我制作extent的尺寸有多小，即使我将它们设置为零。如何适当缩放飞机图像并将其放置在最后一个数据点附近？

im = m.imshow(img, extent=(x[-1],x[-1]+5,y[-1],y[-1]+2))

结果2

4

2 回答 2

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实际上，为此您想使用 matplotlib 的一个未记录的功能：matplotlib.offsetbox模块。这里有一个例子：http: //matplotlib.sourceforge.net/trunk-docs/examples/pylab_examples/demo_annotation_box.html

在你的情况下，你会做这样的事情：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import Image

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox

# Set up the basemap and plot the markers.
lats = np.arange(26, 29, 0.5)
lons = np.arange(-90, -87, 0.5)

m = Basemap(projection='cyl',
            llcrnrlon=min(lons) - 2, llcrnrlat=min(lats) - 2,
            urcrnrlon=max(lons) + 2, urcrnrlat=max(lats) + 2,
            resolution='i')

x,y = m(lons,lats)
u,v, = np.arange(0,51,10), np.arange(0,51,10)
barbs = m.barbs(x,y,u,v)

m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
m.drawstates()

# Add the plane marker at the last point.
plane = np.array(Image.open('plane.jpg'))
im = OffsetImage(plane, zoom=1)
ab = AnnotationBbox(im, (x[-1],y[-1]), xycoords='data', frameon=False)

# Get the axes object from the basemap and add the AnnotationBbox artist
m._check_ax().add_artist(ab)

plt.show()

在此处输入图像描述

这样做的好处是平面位于轴坐标中，并且在放大时相对于图形的大小将保持相同的大小。

于 2012-07-16T03:43:58.353 回答
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使用底图，如果首先使用地图实例转换坐标，通常可以只使用普通的 pyplot 样式命令。在这种情况下，您可以将范围转换为 uv 坐标：

x0, y0 = m(x[-1], y[-1])
x1, y1 = m(x[-1] + 0.5, y[-1] + 0.5)

然后您将能够执行以下操作：

im = plt.imshow(img, extent=(x0, x1, y0, y1))

我对此的完整解决方案如下所示：

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


lats = np.arange(26, 29, 0.5)
lons = np.arange(-90, -87, 0.5)

m = Basemap(projection='cyl', llcrnrlon=min(lons)-2, llcrnrlat=min(lats)-2,
            urcrnrlon=max(lons)+2, urcrnrlat=max(lats)+2, resolution='h')

x, y = m(lons,lats)
u, v = np.arange(0, 51, 10), np.arange(0, 51, 10)
barbs = m.barbs(x, y, u, v)

m.drawcoastlines()
m.fillcontinents()

x_size, y_size = 0.8, 0.4
x0, y0 = m(x[-1] - x_size/2., y[-1] - y_size/2.)
x1, y1 = m(x[-1] + x_size/2., y[-1] + y_size/2.)
im = plt.imshow(plt.imread('mslr86.png'), extent=(x0, x1, y0, y1))

plt.show()

这会产生一个看起来像在此处输入图像描述

更新：如果您希望图像保持固定大小，独立于缩放，请参阅乔的回答。

于 2012-07-15T21:01:17.547 回答