Plotten Dichtekarte pro km2 pr Jahr

Question

Ich habe eine CSV-Datei mit Daten von 6 Jahren (Datum, Länge, Breite, Wert) Ich habe die Dichte Karte mit Histogramm2d und Konturf pro km, ich habe eine schöne Karte, aber ich glaube dass ich die dichte pro km pro 6 jahre aufgetragen habe, so muss ich die berücksichtigungskriterien berücksichtigen, wie viele jahre ich in der datei habe und die dichte pro km pro jahr und nicht pro 6 jahre aufzeige. so hier ist der Code, den ich dies zu erreichen bin mit:

with open('flash.csv') as f: 
reader = csv.reader(f) 
next(reader) # Ignore the header row. 
lonMin, lonMax, dLon = -20.0, 5.0, 5 
latMin, latMax, dLat = 18.0, 40.0, 5 
for row in reader: 
    lat = float(row[2]) 
    lon = float(row[3]) 
    # filter lat,lons to (approximate) map view: 
    if lonMin <= lon <= lonMax and latMin <= lat <= latMax: 
     lats.append(lat) 
     lons.append(lon) 

m = Basemap(llcrnrlon=min(lons), llcrnrlat=min(lats), urcrnrlon=max(lons), urcrnrlat=max(lats), projection='merc', resolution='f') 

numcols = (max(lons)-min(lons)) * 100 
numrows = (max(lats)-min(lats)) * 100 

db = 1 
lon_bins = np.linspace(min(lons)-db, max(lons)+db, numcols) 
lat_bins = np.linspace(min(lats)-db, max(lats)+db, numrows) 
h, xedges, yedges = (np.histogram2d(lats, lons,[lat_bins, lon_bins])) 
xi, yi= m(*np.meshgrid(lon_bins, lat_bins)) 

#shape into continuous matrice 
g = np.zeros(xi.shape) 
g[:-1,:-1] = h 
g[-1] = g[0]  # copy the top row to the bottom 
g[:,-1] = g[:,0] # copy the left column to the right 
print g.shape,yi.shape,xi.shape 

m.drawcoastlines() 
m.drawstates() 

g[g==0.0] = np.nan 
cs = m.contourf(xi, yi, g) 
cbar = plt.colorbar(cs, orientation='horizontal') 
cbar.set_label('la densite des impacts foudre',size=18) 

plt.gcf().set_size_inches(15,15) 
plt.show() 

Irgendwelche Ideen ??

Answer 1

Ich fand gerade die Lösung meiner Frage, ich tat dies, um die Anzahl der Jahre zu erhalten, die ich in der CSV-Datei habe, teilte ich die berechnete Dichte in NByears und es funktioniert perfekt.

DateMax = data.index.year.max() 
DateMin = data.index.year.min() 
NByears = (DateMax - DateMin)