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PyGMT
第11章　データの処理

第11章　データの処理

地理的条件による点データの抽出

参照)
https://www.pygmt.org/dev/api/generated/pygmt.select.html

内陸，海域，湖など，地理的条件によって点データを抽出するselect関数が存在する．

参照: GMTの例，PyGMT公式マニュアル

https://docs.generic-mapping-tools.org/latest/gallery/ex24.html https://www.pygmt.org/latest/api/generated/pygmt.select.html

 
<out> = pygmt.select(
    <オプション>
    )

条件により与えたデータから地理的条件によってデータを抽出できる． 海岸線基準，点または線からの距離基準，多角形・緯度経度範基準など． 詳しくは公式マニュアルを参照．基準は次の６つ：

  • inside a rectangular region (region [and projection])
  • within dist km of any point in pointfile
  • within dist km of any line in linefile
  • inside one of the polygons in the polygonfile
  • inside geographical features (based on coastlines)
  • has z-values within a given range, or
  • inside bins of a grid mask whose nodes are non-zero
-->

点からの距離によるデータ分類

ある点からの一定距離(degree)内にある点を抽出する．

pygmt.select(
    data = <data>,
    dist2pt = '<lon>/<lat>+d<distance><unit>',
    coltypes = 'g',
    [reverse = 'c'] # 円の外側の点を抽出する場合．
)

dist2ptに基準点の座標と距離を与える．

coltypes = ‘g’としないと地理的距離を使用できず， 距離の単位も指定できない（指定しても無視される）ので注意．

以下の例ではcoltypes=‘g’を使用していないため， 地理的距離が適用されていない． 例）

import numpy as np
dat = np.random.rand(5000,2)*5+40

dat2 = pygmt.select(
    data = dat,
    dist2pt = "40/40+d2",
    # reverse='c',
).values

fig = pygmt.Figure()
fig.coast(
    land = 'grey80',
    region = [40,45,40,45],
    projection = 'M4c',
    frame = 'agf',
)
fig.plot(
    x = dat[:,0],
    y = dat[:,1],
    style = 'c2p',
)
fig.plot(
    x = dat2[:,0],
    y = dat2[:,1],
    style = 'c1p',
    # pen = 'red',
    fill = 'red',
)
fig.show()
南西端の点から距離「2」以内の点に色を付けた図．coltype=&lsquo;g&rsquo;を与えていないため地理的距離で処理されていない．

南西端の点から距離「2」以内の点に色を付けた図．coltype=‘g’を与えていないため地理的距離で処理されていない．

水・陸でのデータ分類

海と陸でデータを分別する場合：

mask = 'wet/dry'

または

mask = 'ocean/land/lake/island/pond'

それぞれを含むなら「k」(kept)， 除外するなら「s」（skipped）を指定する． 文字列またはリストで指定．

例）ランダムな点のうち，内陸を青，海域を赤でプロットする：

import pygmt
import numpy as np

"""描画範囲，図法"""
rgn = [134,138,33,36]
prj = 'M6c'

"""random data作成"""
xlen = rgn[1]-rgn[0]
ylen = rgn[3]-rgn[2]

dat = np.random.rand(5000,2)
dat[:,0] = dat[:,0]* xlen + rgn[0]
dat[:,1] = dat[:,1]* ylen + rgn[2]

"""陸海でデータ分離"""
land = pygmt.select(
    data = dat,
    mask = 's/k/k/k/k',
    )
ocean = pygmt.select(
    data = dat,
    mask = 'k/s/s/s/s',
    )

"""プロット"""
fig =pygmt.Figure()
# 海岸線
fig.coast(
    shorelines = '0.5p,black',
    water = 'blue@90',
    land = 'green@90',
    projection = prj,
    region = rgn,
    )

# 内陸
fig.plot(
    data = land,
    style = 'c2p',
    color = '#33CCFF@50',
    )
# 海域
fig.plot(
    data = ocean,
    style = 'c2p',
    color = 'red@50',
    )

#枠
fig.basemap(
    frame = 'agf',
    )
fig.show()
select関数による海陸での点の分別結果．

select関数による海陸での点の分別結果．