pygplates专栏——Sample code——数据导入

本文档包含演示pyGPlates解决常见板块构造问题的示例代码。

Import

本节介绍如何将几何数据转换为可以通过pyGPlates重建的状态。

导入几何形状并指定板块ID

从文本文件导入点并分配板块ID

本实例：

• 从文本文件中读取多个坐标点
• 为每个点分配一个板块ID和有效的时间段
• 将指定的点写入GPML文件，以便在GPlates中使用。

* 示例代码

import pygplates

# 加载一个板块运动模型
rotation_model = pygplates.RotationModel("Muller2019-Young2019-Cao2020_CombinedRotations.rot")
# 加载静态的多边形
static_polygons_filename = "Global_EarthByte_GPlates_PresentDay_StaticPlatePolygons.gpmlz"
# 读取的输入文本文件
input_points_filename = "2-example inputs points.txt"
# 指定输出文件（gpml文件可以被GPlates读取）
output_points_filename = "2-output_points.gpml"
# 输入文件的格式：lon/lat点
# 经度/纬度是GMT文件的常用格式（.xy, .gmt）
# pyGPlates定义点用了相反的顺序：纬度/经度
input_points = []
with open(input_points_filename, 'r') as input_points_file:
    for line_number, line in enumerate(input_points_file):
        # 将行号从0开始变为1开始
        line_number = line_number + 1
        # 将每行切分为字符串（通过空格分隔）
        line_string_list = line.split()
        # 每行至少分出两个字符串（纬度和经度）
        if len(line_string_list) < 2:
            print('Line %d: Ignoring point - line does not have at least two white-space separated strings.' % line_number)
            continue
        # 尝试将每个字符串转换为浮点数
        try:
            # 使用 GMT（lon/lat）顺序
            lon = float(line_string_list[0])
            lat = float(line_string_list[1])
        except ValueError:
            print('Line %d: Ignoring point - cannot read lon/lat values.' % line_number)
            continue
        # 新建一个pyGPlates点对象并追加到点列表中
        # 注意pyGPlates（lat/lon）与GMT（lon/lat）的顺序相反
        input_points.append(pygplates.PointOnSphere(lat, lon))
# 为每个点创建一个板块对象列表
point_features = []
for point in input_points:
    # 创建一个未分类板块对象
    point_feature = pygplates.Feature()
    # 将板块的geometry设置为输入的点
    point_feature.set_geometry(point)
    point_features.append(point_feature)
# 使用静态几何图形来分配板块IDs和有效的时间段
# 每个点feature被分配到某个静态多边形，获取它的重建板块ID和有效时间段
assigned_point_featured = pygplates.partition_into_plates(
    static_polygons_filename,
    rotation_model,
    point_features,
    properties_to_copy=[
        pygplates.PartitionProperty.reconstruction_plate_id,
        pygplates.PartitionProperty.valid_time_period
    ]
)
# 将结果写入GPML文件
assigned_point_feature_collection = pygplates.FeatureCollection(assigned_point_featured)
assigned_point_feature_collection.write(output_points_filename)

* 输入

输入的文本文件内容（经度/纬度）：

-79.747867      -1.444159
-79.786712      -1.654002
-79.872547      -2.221801
-79.858122      -6.951201
-78.850008      -9.359851
-76.020448      -13.798207
-75.549659      -14.315297
-75.411320      -14.456342
-74.335501      -15.543422
-72.539796      -17.187214
-71.922547      -17.773935
-71.381735      -18.373316
-70.979182      -18.850190
-70.786266      -19.126329
-70.571175      -19.417365
-70.343507      -19.716224
-70.280285      -19.858811
-70.107565      -20.531859
-70.059697      -22.248895

* 详解

板块运动模型加载到一个pygplates.RotationModel对象

rotation_model = pygplates.RotationModel('rotations.rot')

坐标点的文本文件（输入）和GPML文件（输出文件）

input_points_filename = 'input_points.txt'
output_points_filename = 'output_points.gpml'

逐行读取输入文件

with open(input_points_filename, 'r') as input_points_file:
    for line_number, line in enumerate(input_points_file):

每行包含一个纬度字符串和一个经度字符串
尝试将它们转换为浮点数
如果转换失败，捕捉ValueError并跳过该行

try:
    lon = float(line_string_list[0])
    lat = float(line_string_list[1])
except ValueError:
    print 'Line %d: Ignoring point - cannot read lon/lat values.' % line_number
    continue

我们将为读取的每个点创建一个新的feature对象。保持pygplates.Feature()的类型为空，该对象默认类型为pygplates.FeatureType.gpml_unclassified_feature。理想情况下，我们应该选择一个特定的类型，比如pygplates.FeatureType.gpml_hot_spot，也许可以从输入文件中读取。
另外我们也可以导入额外的元数据，比如feature的name和description。

point_feature = pygplates.Feature()

使用pygplates.Feature.set_geometry()为点的feature对象设置geometry属性。
如果不这么做，那么该对象就不能用于空间计算而且不能显示在GPlates的球体上。

point_feature.set_geometry(point)

使用pygplates.partition_into_plates()将每个点feature分到某一静态多边形中，分配了它的重建板块ID和有效时间段
静态多边形目前具有全局覆盖(pygplates.partition_into_plates()的默认重建时间)，因此应该划分所有输入点。
我们还显式地指定参数properties_to_copy来分配重建板块ID和有效时间段(默认情况下只分配重建板块ID)。

assigned_point_features = pygplates.partition_into_plates(
    static_polygons_filename,
    rotation_model,
    point_features,
    properties_to_copy = [
        pygplates.PartitionProperty.reconstruction_plate_id,
        pygplates.PartitionProperty.valid_time_period])

最后将所有已分配的features列表合并到一个pygplates.FeatureCollection对象，然后通过pygplates.FeatureCollection.write()输出文件

assigned_point_feature_collection = pygplates.FeatureCollection(assigned_point_features)
assigned_point_feature_collection.write(output_points_filename)

从GMT文件导入点并分配板块ID

与上一方法的不同之处在于从GMT文件中读取点，避免了手动处理文本文件。

* 示例代码

import pygplates

# 加载一个板块运动模型
rotation_model = pygplates.RotationModel("Muller2019-Young2019-Cao2020_CombinedRotations.rot")
# 加载静态的多边形
static_polygons_filename = "Global_EarthByte_GPlates_PresentDay_StaticPlatePolygons.gpmlz"
# 加载GMT文件
point_features = pygplates.FeatureCollection("2-example inputs points.gmt")
# 指定输出文件（gpml文件可以被GPlates读取）
output_points_filename = "2-output_points_read_by_gmt.gpml"
# 使用静态几何图形来分配板块IDs和有效的时间段
# 每个点feature被分配到某个静态多边形，获取它的重建板块ID和有效时间段
assigned_point_featured = pygplates.partition_into_plates(
    static_polygons_filename,
    rotation_model,
    point_features,
    properties_to_copy=[
        pygplates.PartitionProperty.reconstruction_plate_id,
        pygplates.PartitionProperty.valid_time_period
    ]
)
# 将结果写入GPML文件
assigned_point_feature_collection = pygplates.FeatureCollection(assigned_point_featured)
assigned_point_feature_collection.write(output_points_filename)

* 输入

输入的GMT文件内容（经度/纬度）：

-79.747867      -1.444159
-79.786712      -1.654002
-79.872547      -2.221801
-79.858122      -6.951201
-78.850008      -9.359851
-76.020448      -13.798207
-75.549659      -14.315297
-75.411320      -14.456342
-74.335501      -15.543422
-72.539796      -17.187214
-71.922547      -17.773935
-71.381735      -18.373316
-70.979182      -18.850190
-70.786266      -19.126329
-70.571175      -19.417365
-70.343507      -19.716224
-70.280285      -19.858811
-70.107565      -20.531859
-70.059697      -22.248895

* 详解

因为GPlates可以直接加载GMT。另一种方法是将文本文件的扩展名更改为’.gmt’。特性元数据将从文本文件中丢失，因此只有几何数据将被加载，但这实现了与上面示例相同的效果。
与前面的示例一样，每行可以有两个以上的数字，但只使用前两个(作为经度和纬度)-注意，如果要加载’.gmt’文件，额外的数据将导致它发出关于将2.5D扁平化到2D的警告。

请注意，与前面的示例一样，数据应该是GMT(经度/纬度)顺序。

从文本文件中导入折线并分配板块ID

本实例与从文本文件中导入点并分配板块ID相似，不同于导入了折线而不是点

* 示例代码

import pygplates

# 自定义函数：创建一个折线feature
def add_polyline_feature_from_points(polyline_features, points, line_number):
    # 如果没有点
    if not points:
        return
    # 至少两个点才能创建一个polyline
    if len(points) >= 2:
        polyline = pygplates.PolylineOnSphere(points)
        polyline_feature = pygplates.Feature() # 未分类feature
        polyline_feature.set_geometry(polyline)
        polyline_features.append(polyline_feature)
    # 如果仅有1个点，抛出警告
    else:
        print("Line %d: Ignoring polyline - polyline has only one point." % (line_number-1))
    # 清理点列表
    del points[:]

# 加载一个板块运动模型
rotation_model = pygplates.RotationModel("Muller2019-Young2019-Cao2020_CombinedRotations.rot")
# 加载静态的多边形
static_polygons_filename = "Global_EarthByte_GPlates_PresentDay_StaticPlatePolygons.gpmlz"
# 读取的输入文本文件
input_polylines_filename = "2-example input polylines.txt"
# 指定输出文件（gpml文件可以被GPlates读取）
output_polylines_filename = "2- output_polylines.gpml"
# 解析折线文本文件，分组的lon/lat点
# 经度/纬度是GMT文件的常用格式（.xy, .gmt）
# pyGPlates定义点用了相反的顺序：纬度/经度
polyline_features = []
polyline_points = []
with open(input_polylines_filename, 'r') as input_polylines_file:
    for line_number, line in enumerate(input_polylines_file):
        # 将行号从0开始变为1开始
        line_number = line_number + 1
        # 行开头是否为 >，这是折线的分组点
        if line.strip().startswith(">"):
            # 使用自定义函数创建polyline feature
            add_polyline_feature_from_points(polyline_features, polyline_points, line_number)
            # 继续处理下一行
            continue
        # 将每行拆分
        line_string_list = line.split()
        # 每行至少拆分出两个字符串（经度和纬度）
        if len(line_string_list) < 2:
            print("Line %d: Ignoring point - line does not have at least two white-space separated strings." % line_number)
            continue
        # 尝试将每个字符串转换为浮点数
        try:
            # 使用GMT（经度/纬度）顺序
            lon = float(line_string_list[0])
            lat = float(line_string_list[1])
        except ValueError:
            print("Line %d: Ignoring point - cannot read lon/lat values." % line_number)
            continue
        # 新建一个pyGPlates点对象并追加到点列表中
        # 注意pyGPlates（lat/lon）与GMT（lon/lat）的顺序相反
        polyline_points.append(pygplates.PointOnSphere(lat, lon))
    # 如果我们有任何剩余点，然后生成最后的折线特征。
    # 如果最后一行不是以'>'开头，就会发生这种情况。
    add_polyline_feature_from_points(polyline_features, polyline_points, line_number)
# 使用静态几何图形来分配板块IDs和有效的时间段
# 每个折线feature被分配到某个静态多边形，获取它的重建板块ID和有效时间段
assigned_polyline_features = pygplates.partition_into_plates(
    static_polygons_filename,
    rotation_model,
    polyline_features,
    properties_to_copy=[
        pygplates.PartitionProperty.reconstruction_plate_id,
        pygplates.PartitionProperty.valid_time_period
    ]
)
# 将结果写入GPML文件
assigned_polyline_feature_collection = pygplates.FeatureCollection(assigned_polyline_features)
assigned_polyline_feature_collection.write(output_polylines_filename)

* 输入

输入的文本文件内容（经度/纬度）：

>
  -79.747867      -1.444159
  -79.786712      -1.654002
  -79.872547      -2.221801
  -79.858122      -6.951201
  -78.850008      -9.359851
  -76.020448      -13.798207
>
  -75.549659      -14.315297
  -75.411320      -14.456342
  -74.335501      -15.543422
  -72.539796      -17.187214
  -71.922547      -17.773935
  -71.381735      -18.373316
  -70.979182      -18.850190
  -70.786266      -19.126329
>
  -70.571175      -19.417365
  -70.343507      -19.716224
  -70.280285      -19.858811
  -70.107565      -20.531859
  -70.059697      -22.248895

* 详解

板块运动模型加载到pygplates.RotationModel类

rotation_model = pygplates.RotationModel('rotations.rot')

指定作为输入的文本文件和作为输出的GPML文件

input_polylines_filename = 'input_polylines.txt'
output_polylines_filename = 'output_polylines.gpml'

逐行读取输入的文本文件

with open(input_polylines_filename, 'r') as input_polylines_file:
    for line_number, line in enumerate(input_polylines_file):

如果某行的起始字符为">"，之后将这些点坐标拆分为线段

if line.strip().startswith('>'):
    add_polyline_feature_from_points(polyline_features, polyline_points, line_number)
    continue

每行包含一个纬度字符串和一个经度字符串，尝试将它们转换为浮点数，如果转换失败，捕捉ValueError并跳过该行

try:
    lon = float(line_string_list[0])
    lat = float(line_string_list[1])
except ValueError:
    print 'Line %d: Ignoring point - cannot read lon/lat values.' % line_number
    continue

随时监听当前线段的点坐标，一旦抵达当前线段的最后一点，可以创建新的线段

polyline_points.append(pygplates.PointOnSphere(lat, lon))

自定义的add_polyline_feature_from_points函数，通过多个点坐标创建一个折线feature，再将该折线feature追加到折线features列表中

def add_polyline_feature_from_points(polyline_features, points, line_number):
    ...

如果用于创建折线feature的点列表长度至少为2，那么就基于点坐标创建pygplates.PolylineOnSphere对象

if len(points) >= 2:
    polyline = pygplates.PolylineOnSphere(points)

将每个折线设置为未分类feature。保持pygplates.Feature()的类型为空，该对象默认类型为pygplates.FeatureType.gpml_unclassified_feature。

polyline_feature = pygplates.Feature()

通过pygplates.Feature.set_geometry()设置折线feature的多边形属性，如果不这么做，那么该对象就不能用于空间计算而且不能显示在GPlates的球体上。

polyline_feature.set_geometry(polyline)

使用pygplates.partition_into_plates()将每个折线feature分到某一静态多边形中，分配了它的重建板块ID和有效时间段
静态多边形目前具有全局覆盖(pygplates.partition_into_plates()的默认重建时间)，因此应该划分所有输入点。
我们还显式地指定参数properties_to_copy来分配重建板块ID和有效时间段(默认情况下只分配重建板块ID)。

assigned_polyline_features = pygplates.partition_into_plates(
    static_polygons_filename,
    rotation_model,
    polyline_features,
    properties_to_copy = [
        pygplates.PartitionProperty.reconstruction_plate_id,
        pygplates.PartitionProperty.valid_time_period])

最后将所有已分配的features列表合并到一个pygplates.FeatureCollection对象，然后通过pygplates.FeatureCollection.write()输出文件

assigned_polyline_feature_collection = pygplates.FeatureCollection(assigned_polyline_features)
assigned_polyline_feature_collection.write(output_polylines_filename)

从GMT文件导入折线并分配板块ID

* 示例代码

import  pygplates

# 加载一个板块运动模型
rotation_model = pygplates.RotationModel("Muller2019-Young2019-Cao2020_CombinedRotations.rot")
# 加载静态的多边形
static_polygons_filename = "Global_EarthByte_GPlates_PresentDay_StaticPlatePolygons.gpmlz"
# 读取的输入文本文件
input_polylines_filename = "2-example input polylines.gmt"
# 指定输出文件（gpml文件可以被GPlates读取）
output_polylines_filename = "2- output_polylines_gmt.gpml"
# 加载GMT文件
polyline_features = pygplates.FeatureCollection(input_polylines_filename)
# 使用静态几何图形来分配板块IDs和有效的时间段
# 每个折线feature被分配到某个静态多边形，获取它的重建板块ID和有效时间段
assigned_polyline_features = pygplates.partition_into_plates(
    static_polygons_filename,
    rotation_model,
    polyline_features,
    properties_to_copy=[
        pygplates.PartitionProperty.reconstruction_plate_id,
        pygplates.PartitionProperty.valid_time_period
    ]
)
# 将结果写入GPML文件
assigned_polyline_feature_collection = pygplates.FeatureCollection(assigned_polyline_features)
assigned_polyline_feature_collection.write(output_polylines_filename)

* 输入

输入的GMT文件内容（经度/纬度）：

>
  -79.747867      -1.444159
  -79.786712      -1.654002
  -79.872547      -2.221801
  -79.858122      -6.951201
  -78.850008      -9.359851
  -76.020448      -13.798207
>
  -75.549659      -14.315297
  -75.411320      -14.456342
  -74.335501      -15.543422
  -72.539796      -17.187214
  -71.922547      -17.773935
  -71.381735      -18.373316
  -70.979182      -18.850190
  -70.786266      -19.126329
>
  -70.571175      -19.417365
  -70.343507      -19.716224
  -70.280285      -19.858811
  -70.107565      -20.531859
  -70.059697      -22.248895