如何检查形状文件多边形是否包含经纬点的numpy meshgrid

Question

我有了形状为1750 X 1750的lat和lon点的numpy meshgrid及其相应的数据（降雨）相同的形状。我需要从一个形状文件中找到多边形内的数据点的平均值。在

如果我的逻辑是正确的，我必须找出落在多边形内部的lat和lon点的索引，然后用这个索引过滤数据，然后求平均值。在

我已经用Inpolygon函数在Matlab中成功地实现了它，但是我想用Python重写代码。我用过matplotlib路径。包含\u点函数，但它在numpy ND数组上不起作用。在

有谁能提出一个合适的方法吗？ 我们将非常感谢你的帮助。在

Answer 1

要检查多边形是否包含某些点，可以简单地使用matplotlib，更准确地说，matplotlib.path中实现的Path.contains_points就是解决方案。它接受ND阵列，你只需事先将它们展平

import numpy as np
from matplotlib.path import Path

X, Y = np.meshgrid(x, y)  # X, Y are 2D ndarrays
XY = np.dstack((X, Y))
XY_flat = XY.reshape((-1, 2))

mpath = Path( vertices ) # the vertices of the polygon
mask_flat = mpath.contains_points(XY_flat)
mask = mask_flat.reshape(X.shape)  

或者，您可以看看GeoPandas模块，它有更通用的实现来处理地理空间数据。在