极客笔记使用Python、Numpy和Matplotlib绘制掩蔽表面图
掩蔽表面图又称为3D地形图，是一种显示三维数据的图形。这种图形的背景通常是一个等高线图，而在此基础上又通过一定的透明度调整得到了新的图像。掩蔽表面图可以很直观的展示不同高度的地形或数据等的变化情况，因此被广泛地应用在地理、气象、生态等领域。
Python、Numpy和Matplotlib是非常流行的三个Python库，它们提供了丰富的数据处理和可视化的工具。本文将介绍如何使用Python、Numpy和Matplotlib绘制掩蔽表面图。
数据处理
首先我们需要准备好要显示的数据。假设我们有一个4500米乘4500米的区域，想要绘制它的高程（单位为米）变化情况。为了方便起见，我们可以选择在网上下载某一区域的高程数据，作为我们的示例数据。假设我们下载了一个名为SRTM2_75.pt的文件，这就是我们的高程数据文件。
读取高程文件，我们可以使用Python中的numpy.load()函数来读取并保存到一维的numpy数组中：
import numpy as np
terrain = np.load('SRTM2_75.pt')
在上面的代码中，我们首先使用了numpy库，并用load()函数从文件中读取数据。这个函数会返回一个二维数组，每个元素代表坐标系中一个点的高程值。我们将这个二维数组保存为一维数组，这样方便后续的处理。
接下来，我们需要将这个一维数组转换成一个二维数组，其中每个元素代表一个坐标系中的点。为了实现这一目标，将一维数据分割成行和列，并使用reshape()函数将其转换为二维集合：
n = terrain.shape[0]
terrain = terrain.reshape((n, n))
在上面的代码中，我们使用了numpy库提供的shape属性来获取数组的形状，用它得到行数n。numpy还提供了reshape()方法来重构数组。
绘制等高线图
在我们进行图像绘制之前，我们需要先绘制出等高线图。等高线图是一种通过相同高度的点自动生成的连续线的可视化。等高线图由于能够清晰地展现出每个点的高度信息，因此广泛应用于山地地形和地图地图等制图领域。
我们可以调用matplotlib 库来计算和绘制等高线，并使用imshow()来显示这些等值线。我们将绘制等高线的代码分成两部分：计算等高线和绘制等高线。
首先我们需要计算等高线。
import matplotlib.pyplot as plt
# 同时绘制等高线和图
plt.contourf(terrain)
plt.show()
我们使用了matplotlib的contourf()函数绘制等值线，然后使用show()函数将图像显示出来。这个函数会根据一维数组中的值自动计算等值线。
这里我们先来看看单独绘制等高线的方法：
# 只绘制等高线
plt.contour(terrain)
plt.show()
在上面的代码中，我们使用了matplotlib的contour()函数来绘制等高线。这个函数默认生成10个等高线，并将它们绘制在图形上。我们可以使用levels参数指定要绘制的等值线数量：
# 只绘制等高线，并设置等高线数量为20
plt.contour(terrain, levels=20)
plt.show()
绘制掩蔽表面图
现在我们已经绘制出了等高线，接下来为了方便我们观察，我们需要在等高线的基础上绘制掩蔽表面图。掩蔽表面图的绘制实际上是相对于对象的透明度进行的。高度越高的地形部分，越不透明，极低的地形部分则透明度逐渐增加。
同样，我们可以先进行计算，然后使用 matplotlib 库来绘制掩蔽表面图。假设我们希望设置掩蔽表面图的透明度为0.3，代码如下：
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(0, n, 1)
Y = np.arange(0, n, 1)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = terrain
ax.plot_surface(X=X, Y=Y, Z=Z, alpha=0.3)
plt.show()
我们在这里使用了Matplotlib的3D绘图功能，就可以得到图形。
代码完整版
最终我们的代码是这样的：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
terrain = np.load('SRTM2_75.pt')
n = terrain.shape[0]
terrain = terrain.reshape((n, n))
# 绘制等高线
plt.contour(terrain, levels=20)
# 绘制掩蔽表面图
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(0, n, 1)
Y = np.arange(0, n, 1)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = terrain
ax.plot_surface(X=X, Y=Y, Z=Z, alpha=0.3)
plt.show()
结论
本文介绍了使用Python、Numpy和Matplotlib绘制掩蔽表面图的方法。我们使用numpy库读取高程数据，并将其转换为二维数据。然后我们使用matploblib库来绘制等高线图和掩蔽表面图。通过本文的学习，我们可以了解到如何使用三个Python库来处理和可视化数据，这对我们进行数据分析和图像展示都非常有帮助。