matplotlib / matplotlib/basemap
support pandas Series as input for lat/lon -> x/y conversion
オープン
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- 主要言語
- Python
- スター
- 817
- フォーク
- 395
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
Using pd.Series() as input for lat/long -> x/y conversion does currently raise a RuntimeError:
x,y = map_katins(df["lon"], df["lat"])
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-139-693c51387321> in <module>()
15 # map_katins.plot(x, y, "ro", markersize=10)
16 x,y = map_katins(df["lon"].values, df["lat"].values)
---> 17 x,y = map_katins(df["lon"], df["lat"])
18 map_katins.plot(x, y, "o", color="grey", markersize=5)
19
C:\portabel\miniconda\envs\katins\lib\site-packages\mpl_toolkits\basemap\__init__.pyc in __call__(self, x, y, inverse)
1146 except TypeError:
1147 y = [_dg2rad*yy for yy in y]
-> 1148 xout,yout = self.projtran(x,y,inverse=inverse)
1149 if self.celestial and inverse:
1150 try:
C:\portabel\miniconda\envs\katins\lib\site-packages\mpl_toolkits\basemap\proj.pyc in __call__(self, *args, **kw)
284 outxy = self._proj4(xy, inverse=inverse)
285 else:
--> 286 outx,outy = self._proj4(x, y, inverse=inverse)
287 if inverse:
288 if self.projection in ['merc','mill','gall']:
C:\portabel\miniconda\envs\katins\lib\site-packages\mpl_toolkits\basemap\pyproj.pyc in __call__(self, *args, **kw)
386 _proj.Proj._inv(self, inx, iny, radians=radians, errcheck=errcheck)
387 else:
--> 388 _proj.Proj._fwd(self, inx, iny, radians=radians, errcheck=errcheck)
389 # if inputs were lists, tuples or floats, convert back.
390 outx = _convertback(xisfloat,xislist,xistuple,inx)
_proj.pyx in _proj.Proj._fwd (src/_proj.c:1571)()
RuntimeError:
Using
x,y = map_katins(df["lon"].values, df["lat"].values)
works...
import mpl_toolkits.basemap
mpl_toolkits.basemap.__version__
'1.0.7'
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
まず、提供された Basemap 1.0.7 のコンテキストを使って、エントリポイント map_katins(df["lon"], df["lat"]) での失敗を再現し、動作する .values 呼び出しと比較します。Basemap の投影呼び出しまでの変換を追跡し、既存の回帰テストの場所を特定します。pandas Series の入力が RuntimeError なしで変換され、既存の配列入力も引き続き動作すれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- pandas, python
- 領域
- data-visualization
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 35/100