キャニオンの例

NASAからレーダーデータを取得し，グランドキャニオンの地形図をプロットします．

データが大きすぎて全部表示できません．詳細については，峡谷の縮小の例を参照してください．

この例は，numpyを使用してMayavi以外のデータをロードしてトリミングする方法を示している点で興味深いものです．

Pythonソースコード: canyon.py

# Author: Gael Varoquaux <gael.varoquaux@normalesup.org>
# Copyright (c) 2008, Enthought, Inc.
# License: BSD Style.

# Retrieve the grand Canyon topological data ##################################
import os
# Original file:
#'ftp://e0srp01u.ecs.nasa.gov/srtm/version2/SRTM1/Region_04/N36W113.hgt.zip'
if not os.path.exists('N36W113.hgt.zip'):
    # Download the data
    try:
        from urllib import urlopen
    except ImportError:
        from urllib.request import urlopen
    print('Downloading data, please wait (10M)')
    opener = urlopen(
    'https://s3.amazonaws.com/storage.enthought.com/www/sample_data/N36W113.hgt.zip'
        )
    open('N36W113.hgt.zip', 'wb').write(opener.read())

# Load the data (signed 2 byte integers, big endian) ##########################
import zipfile
import numpy as np

data = np.fromstring(zipfile.ZipFile('N36W113.hgt.zip').read('N36W113.hgt'),
                    '>i2')
data.shape = (3601, 3601)
data = data.astype(np.float32)

# Plot an interesting section #################################################
from mayavi import mlab
data = data[:1000, 900:1900]
# Convert missing values into something more sensible.
data[data == -32768] = data[data > 0].min()

mlab.figure(size=(400, 320), bgcolor=(0.16, 0.28, 0.46))
mlab.surf(data, colormap='gist_earth', warp_scale=0.2,
            vmin=1200, vmax=1610)
# The data takes a lot of memory, and the surf command has created a
# copy. We free the inital memory.
del data

# A view of the canyon
mlab.view(-5.9, 83, 570, [5.3, 20, 238])
mlab.show()