2016-05-12 4 views
0

Я запускаю модель прогнозирования погоды (WRF) для прогнозирования различных погодных явлений, используемых для прогнозирования погоды, подходящей для скольжения по пересеченной местности.gnuplot pm3d datapoint matching

Чтобы визуализировать тенденции в прогнозе на определенный день, я пытаюсь сделать pm3d карты, как верхний правый участок на этом изображении example plot.

Погодная модель, и, таким образом, мои сценарии, содержащие данные CSV, работают каждые 24 часа и производят данные в течение следующих 7 дней. Это приводит в файл CSV с этой структурой (только временные метки в считанные секунды, вместо часов):

# Timestamp_now, Timestamp_prediction, Value 
0, 0, $value 
0, 1, $value 
... 
0, 24, $value 
0, 25, $value 
... 
0, 48, $value 

И на следующий день добавляют эти данные:

24, 24, $value 
24, 25, $value 
... 
24, 48, $value 
... 
24, 72, $value 

Проблема, которая возникает, как может быть видимый в верхнем правом графике в связанном изображении, заключается в том, что gnuplot соединяет первый дататаунт вчерашнего предсказания с первым дататоптом сегодняшнего прогноза. Это нежелательное поведение. Я хотел бы, чтобы gnuplot соединял точки данных с тем же значением y (предсказанная дата).

Есть ли какие-либо опции внутри gnuplot, которые я могу использовать для запуска такого поведения?

+1

Я думаю, что gnuplot может создать сюжет, который вы хотите сделать, но я не вижу четко, в чем проблема. Не могли бы вы разместить короткий набор данных и соответствующий сюжет, выделив проблему? – Joce

+0

вам, возможно, придется сортировать данные по значению 'y' и добавлять пустую строку между двумя точками данных каждый раз, когда вы хотите их отключить. –

ответ

0

Есть разные варианты, как Gnuplot рисует карту, посмотри на этих exmples (~ в середине страницы): http://gnuplot.sourceforge.net/demo/pm3d.html

Для более сложной Теплокарты черчения, я предложил бы использовать Python & Matplotlib , существует намного больше возможностей для интерполяции/повторной привязки данных. (лично я также начал с gnuplot, а затем переключился на python, потому что он гораздо более способный для обработки чисел/данных).