Archive for the 'Визуализация данных' Category

Одновременное отображение скалярных и векторных данных в PyNGL

Задача: построить высоту поверхности моря и наложить на неё геострофические течения.
?нструменты: Python, PyNGL

В предыдущих постах мы рисовали векторные и скалярные данные. Теперь попробуем их объединить.

Загружать данные на этот раз будем из открытых, постоянно обновляемых источников, так что каждый сможет ежедневно следить за тем как там поживает Гольфстрим, какие вихри от него отделились и куда эти вихри движутся. Выглядеть это в итоге будет примерно вот так:

pyngl_small1.png

(картинка побольше в конце поста), но с помощью нехитрых изменений вы сможете настроить картинку так чтобы она доставляла вам наибольшее эстетическое удовольствие.
Read more »

Визуализация скалярного поля в PyNGL

Задача: визуализировать концентрацию льда
?нструменты: Python с модулем PyNGL

Продолжаем тему визуализации при помощи питоновского модуля PyNGL. Подробно о том что это такое и зачем оно нам можно посмотреть в предыдущем посте. Здесь же мы пошагово рассмотрим создание такой вот картинки:

contours11.png

Read more »

Эксперимент со скринкастом о программировании

Попытка описать пост, посвящённый визуализации данных при помощи скринкаста podFM.
Удачной ли оказалась эта затея отписывайтесь в коментариях 🙂 Кому нужны приглашения на podFM, обращайтесь в коменты, есть ещё 4 штуки ). Внизу блоговаровский спам, не обращайте внимания.

Поработаем немного линкопомойкой )
WebMilk.ru — молочные новости ?нтернета
Блог Сергея CrashOver Кудрявцева
Malevi4a
Заметки от The end
Вкусный блог

Визуализация данных при помощи PyNGL

Задача: взять netCDF файл содержащий две компоненты скорости течений (плюс, естественно, координаты) и изобразить вот это:

pyngl1.png

?нструменты: PyNGL и PyNIO

Смотрю я на то чем пользуется океанологическая общественность вокруг и замечаю что всё больше и больше народу тянуться к питону. У матлаба и ему подобных есть много преимуществ, но не меньше недостатков, главный из которых их небесплатность. Питон же бесплатен и к тому-же является серьёзным языком программирования на котором пишут не только научные работники.

Ну и начать хотелось с чего то осязаемого. Ничего более осязаемого чем визуализация быть не может, поэтому для бесчеловечных экспериментов был выбран свободно распространяемый модуль PyNGL (пингль), рассчитанный на людей занимающихся геонауками. Преимущества пингля над тем же GMT в том что данные можно считывать из netCDF (и кучи других форматов) непосредственно и использовать для обработки этих данных весь арсенал SciPy и питона как такового.

Сразу оговорюсь что в питоне я мегановичок (вчера прочитал по нему первую статью) так что если какие то вещи покажутся очевидными, смело пропускайте. Поехали.

Read more »

Создание простейшей карты в GMT

Задача: Сделать карту Арктики с рельефом дна, нанести на неё точки океанологических станций и нарисовать стрелочки между ними, показывающие как двигался пароход.

?нструмент: GMT (Generic Mapping Tools).

GMT это около 60ти утилит, при помощи которых любой линуксоид может на дому создавать карты не хуже тех что в нарисованы в географических атласах. Это практически стандарт отображения данных на карте в геофизике, океанологии и тому подобных науках, которые работают с нашим шариком и периодически на нём что ни будь измеряют. Визуализацией измеренного и призвана заниматься GMT.

Read more »

xyz2grd в GMT

Просто чтобы не забыть.
Задача: перевести имеющиеся данные в формат grd — нативный формат GMT который является разновидностью netCDF
Данные: хитро вырезанные данные по концентрации льда в Баренцевом море, организованные в форме долгота\широта\концентрация

Мы знаем что шаг у сетки 25 километров и что меняется о не особо сильно. Хитрая комбинация которая превращает наши аскишные данные в понтовый .grd выглядит следующим образом:
Read more »

← Предыдущая страница