matplotlibでシェープファイルをプロットする

シェープファイルを読み取り、matplotlibを使用してプロットしようとしています。コードは次のとおりです。

import matplotlib.pyplot as plt
import shapefile   

shpFilePath = "D:\test.shp"  
listx=[]
listy=[]
test = shapefile.Reader(shpFilePath)
for sr in test.shapeRecords():
    for xNew,yNew in sr.shape.points:
        listx.append(xNew)
        listy.append(yNew)
plt.plot(listx,listy)
plt.show()

ただし、ポリゴンを接続する線が表示されます。シェイプファイル内の方法になるようにポリゴンを描画するにはどうすればよいですか。これは、ArcGISで開いたときのプロットとシェープファイルのスクリーンショットです。

形状の収集方法はあなたにお任せしますが、これが原則です

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as p  #contains both numpy and pyplot
x1 = [-1,-1,10,10,-1]; y1 = [-1,10,10,-1,-1]
x2 = [21,21,29,29,21]; y2 = [21,29,29,21,21]
shapes = [[x1,y1],[x2,y2]]
for shape in shapes:
  x,y = shape
  p.plot(x,y)
p.show()

将来の参考のために、上記のアドバイスに従った後に私が見つけた解決策を以下に示します。

import shapefile as shp  # Requires the pyshp package
import matplotlib.pyplot as plt

sf = shp.Reader("test.shp")

plt.figure()
for shape in sf.shapeRecords():
    x = [i[0] for i in shape.shape.points[:]]
    y = [i[1] for i in shape.shape.points[:]]
    plt.plot(x,y)
plt.show()

結果の図は非常にカラフルになりますが、プロットキーワードを調整する必要があります。

matplotlibのパスとパッチを使用する必要があり、これらの関数を使用してシェープファイルからポリゴンをプロットするためのPythonモジュールがあります Descartes。

Pyshp（シェープファイル）にはgeo_interface（PyShpの新しいgeo_interface）規則があるため、これを使用できます。

polys  = shapefile.Reader("polygon")
# first polygon
poly = polys.iterShapes().next().__geo_interface__
print poly
{'type': 'Polygon', 'coordinates': (((151116.87238259654, 135890.8706318218), (153492.19971554304, 134793.3055883224), (153934.50204650551, 133892.31935858406), (152623.97662143156, 131811.86024627919), (150903.91200102202, 130894.49244872745), (149347.66305874675, 132991.33312884573), (149151.08424498566, 134383.76639298678), (151116.87238259654, 135890.8706318218)),)}

結果は、ジオメトリのGeoJSON表現であり、matplotlib / pythonを使用して地理データをプロットする方法のソリューションを使用できます。

import matplotlib.pyplot as plt 
from descartes import PolygonPatch
BLUE = '#6699cc'
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca() 
ax.add_patch(PolygonPatch(poly, fc=BLUE, ec=BLUE, alpha=0.5, zorder=2 ))
ax.axis('scaled')
plt.show()

この回答で説明したように、geopandasまたはpyshpを使用して実行できます。Geopandasは、プロットのためにバックエンドでmatplotlibを使用します。

ldocaoの回答に加えて、FaCoffeeの質問に答えます。孤立した島があり、それらが同じ機能の一部である場合、次を試すことができます：

import shapefile as shp
import matplotlib.pyplot as plt

sf = shp.Reader("test.shp")

plt.figure()
for shape in sf.shapeRecords():
    for i in range(len(shape.shape.parts)):
        i_start = shape.shape.parts[i]
        if i==len(shape.shape.parts)-1:
            i_end = len(shape.shape.points)
        else:
            i_end = shape.shape.parts[i+1]
        x = [i[0] for i in shape.shape.points[i_start:i_end]]
        y = [i[1] for i in shape.shape.points[i_start:i_end]]
        plt.plot(x,y)
plt.show()

これは私のために動作します。シェイプのプロパティ「パーツ」は、フィーチャ内の異なるジオメトリの開始インデックスを返します。

それでも、1つのシェープファイルシェイプには、複数のパーツがある場合があります。これにより、1つの形状内の各パーツが個別にプロットされます。

import matplotlib.pyplot as plt
import shapefile
import numpy as np

this_shapefile = shapefile.Reader(map_file_base) # whichever file
shape = this_shapefile.shape(i) # whichever shape
points = np.array(shape.points)

intervals = list(shape.parts) + [len(shape.points)]

ax = plt.gca()
ax.set_aspect(1)

for (i, j) in zip(intervals[:-1], intervals[1:]):
    ax.plot(*zip(*points[i:j]))