python地震数据可视化详解

本文实例为大家分享了python地震数据可视化的具体代码,供大家参考,具体内容如下

参考源码:seisplot

准备工作:

在windows10下安装python3.7,下载参考源码到本地。

1. demo绘图测试

demo绘图指令

cmd> python seisplot.py --demo

问题1)缺少依赖包

 File "D:/Desktop/python可视化/seisplot/seisplot.py", line 16, in <module>
 import yaml
ModuleNotFoundError: No module named 'yaml'

>pip3 install yaml
 Could not find a version that satisfies the requirement yaml (from versions: )
No matching distribution found for yaml

查看environment.yml:

channels:
- defaults
- conda-forge
dependencies:
- matplotlib
- numpy
- obspy
- pillow
- pyyaml

安装相关依赖包,如 obspy pillow pyyaml

cmd> pip3 install obspy

出现proxy error, 添加选项 --proxy server:port

安装ok

问题2)配置文件的编码异常

D:\Desktop\python可视化\seisplot>python seisplot.py --demo
[91m
 Welcome to
 ┌─┐┌─┐┬┌─┐┌─┐┬ ┌─┐┌┬┐
 └─┐├┤ │└─┐├─┘│ │ │ │
 └─┘└─┘┴└─┘┴ ┴─┘└─┘ ┴
    Good luck[0m
Traceback (most recent call last):
 File "seisplot.py", line 421, in <module>
 cfg = yaml.load(f)
 File "D:\ProgramFiles\Python36\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 70, in load
 loader = Loader(stream)
 File "D:\ProgramFiles\Python36\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__
 Reader.__init__(self, stream)
 File "D:\ProgramFiles\Python36\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__
 self.determine_encoding()
 File "D:\ProgramFiles\Python36\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding
 self.update_raw()
 File "D:\ProgramFiles\Python36\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw
 data = self.stream.read(size)
UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x99 in position 2003: illegal multibyte sequence

分析源码中参数传递情况:

def load(stream, Loader=Loader):
 """
 Parse the first YAML document in a stream
 and produce the corresponding Python object.
 """
 print(stream) ## debug by huanying03
 loader = Loader(stream)
 try:
  return loader.get_single_data()
 finally:
  loader.dispose()

打印结果如下:

<_io.TextIOWrapper name='config.yml' mode='r' encoding='cp936'>

编码不对?

65001  :UTF-8代码页

936 :默认的GBK

437 :是美国英语

仔细检查发现config.yml中有异常字符,更正config.yml中错误字符:ok

问题3)python调试打印语句

print ("value=%d"%value)

demo数据绘图结果

如下:

2. 本地数据绘图测试

应用指令

cmd > python seisplot.py data/my.sgy

问题1)数据道的采样值异常

filename data2/t10.sgy
seismic.py:104:dt=4000
seismic.py:104:ns=512
seismic.py:144:header=b'C 1 CLIENT'
n_traces 500
n_samples 512
dt   0.004
t_start 0
t_end  2.044
max_val inf
min_val -inf
clip_val 180462501764003194804057887685476352
Read data in 0.4 s

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
PLOTTING
plot width 17.00 in
plot height 11.00 in
Traceback (most recent call last):
 File "seisplot.py", line 442, in <module>
 main(t, cfg)
 File "seisplot.py", line 214, in main
 cfg)
 File "D:\Desktop\python可视化\seisplot\plotter.py", line 123, in plot_histogram
 y, x, _ = ax.hist(np.ravel(data), bins=int(100.0 / (clip_val / largest)),
OverflowError: cannot convert float infinity to integer

解决办法:将数据做归一化处理

问题2)数据文件的卷头异常

filename data2/marmousi_vel.segy.hdrs.sgy.cdp.sgy
seismic.py:104:dt=10000
seismic.py:104:ns=350
seismic.py:144:header=b'\xc3@\xf1@\xc3\xd3\xc9\xc5\xd5\xe3'
Traceback (most recent call last):
 File "seisplot.py", line 442, in <module>
 main(t, cfg)
 File "seisplot.py", line 40, in main
 s = Seismic.from_segy(target, params={'ndim': cfg['ndim']})
 File "D:\Desktop\python可视化\seisplot\seismic.py", line 164, in from_segy
 return cls.from_obspy(stream, params=params)
 File "D:\Desktop\python可视化\seisplot\seismic.py", line 147, in from_obspy
 x =np.array(list(stream.textual_file_header.decode()))
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc3 in position 0: invalid continuation byte

解决办法:重写3200字节的segy卷头

marmousi相关数据绘图

速度模型绘图结果如下:

marmousi模型正演的炮集数据绘图结果如下:

测试备忘

1

cygwin执行指令,可以看到反馈信息为彩色,分析信息很方便。

相比之下,cmd终端执行指令后的反馈信息可读性较差。

2

本地数据出现异常后,通过cwp中的segyread, sushw, sugain, segywrite等程序进行修改,满足绘图程序要求。

1)3200字节的卷头必须规范

2)道头字中的cdpt取值必须规范(xline)

3)道采样值最好归一化处理。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 利用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化

    本教程的所有Python代码可以在网上的IPython notebook中获取. 考虑在公司里使用Plotly?可以看一下Plotly的on-premises企业版.(注:On-premises是指软件运行在工作场所或公司内部,详见维基百科) 注意操作系统:尽管Windows或Mac用户也可以跟随本文操作,但本文假定你使用的是Ubuntu系统(Ubuntu桌面版或Ubuntu服务器版).如果你没有Ubuntu Server,你可以通过Amazon的Web服务建立一个云平台(阅读这份教程的前半部分

  • 基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解

    Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建一个绘图区.在绘图区上画几条线.给图像添加文字说明等.下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通

  • 举例讲解Python的Tornado框架实现数据可视化的教程

    所用拓展模块     xlrd: Python语言中,读取Excel的扩展工具.可以实现指定表单.指定单元格的读取.     使用前须安装.     下载地址:https://pypi.python.org/pypi/xlrd     解压后cd到解压目录,执行 python setup.py install 即可 datetime: Python内置用于操作日期时间的模块 拟实现功能模块 读xls文件并录入数据库 根据年.月.日三个参数获取当天的值班情况 饼状图(当天完成值班任务人数/当天未完

  • 利用Python进行数据可视化常见的9种方法!超实用!

    前言 如同艺术家们用绘画让人们更贴切的感知世界,数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息. 我们今天就分享一下如何用 Python 简单便捷的完成数据可视化. 其实利用 Python 可视化数据并不是很麻烦,因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务. Matplotlib:基于Python的绘图库,提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持.在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时,matplotlib 会很有帮助

  • 利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    前言 数据科学家并不逊色于艺术家.他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解.更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容.数据时,人类会有更强烈的知觉.认知和交流. 数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常

  • Python实现数据可视化看如何监控你的爬虫状态【推荐】

    今天主要是来说一下怎么可视化来监控你的爬虫的状态. 相信大家在跑爬虫的过程中,也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面,多大的数据量,当然查询的方式多种多样.今天我来讲一种可视化的方法. 关于爬虫数据在mongodb里的版本我写了一个可以热更新配置的版本,即添加了新的爬虫配置以后,不用重启程序,即可获取刚刚添加的爬虫的状态数据. 1.成品图 这个是监控服务器网速的最后成果,显示的是下载与上传的网速,单位为M.爬虫的原理都是一样的,只不过将数据存到InfluxDB的方式不一样而已, 如下图. 可以

  • Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候... 正态分布(Normaldistribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人

  • 以911新闻为例演示Python实现数据可视化的教程

    本文介绍一个将911袭击及后续影响相关新闻文章的主题可视化的项目.我将介绍我的出发点,实现的技术细节和我对一些结果的思考. 简介 近代美国历史上再没有比911袭击影响更深远的事件了,它的影响在未来还会持续.从事件发生到现在,成千上万主题各异的文章付梓.我们怎样能利用数据科学的工具来探索这些主题,并且追踪它们随着时间的变化呢? 灵感 首先提出这个问题的是一家叫做Local Projects的公司,有人委任它们为纽约的国家911博物馆设置一个展览.他们的展览,Timescape,将事件的主题和文章可

  • Python数据可视化库seaborn的使用总结

    seaborn是python中的一个非常强大的数据可视化库,它集成了matplotlib,下图为seaborn的官网,如果遇到疑惑的地方可以到官网查看.http://seaborn.pydata.org/ 从官网的主页我们就可以看出,seaborn在数据可视化上真的非常强大. 1.首先我们还是需要先引入库,不过这次要用到的python库比较多. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matpl

  • Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例

    Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由JohnHunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合PythonIDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量(vector)和光栅(raster)图:PDF.SVG.JPG.PNG.BMP.GIF等.此外,matp

随机推荐