用户在尝试使用 mpl_toolkit.basemap 为密度数据创建动画时遇到了一个属性错误。具体来说，当更新 pcolormesh() 对象的数据数组时，出现了 "AttributeError: 'list' object has no attribute 'ndim'" 的错误。
2. 解决方案
问题分析：
- 该错误是由于在初始化函数 init() 中将数据数组设置为空列表 [] 引起的。这导致了在更新数据时，没有有效的数组对象可以操作。
解决方法：
- 将 init() 函数中的 quad.set_array([]) 改为 quad.set_array(np.array([]))，这将创建一个空 NumPy 数组，并将其设置为 pcolormesh() 对象的数据数组。
另需要确保在 FuncAnimation() 调用中将 blit 参数设置为 False，并避免在 pcolormesh() 对象的艺术家属性中设置 animated 为 True。此外，在初始调用中根据要动画化的数据设置数据范围（边界），以防止出现空白动画。
如需生成成功动画，请确保使用最新版本的 matplotlib 和 basemap，并注意处理线条虚线时的变化。
对于相同的问题，还有一些额外的注意事项和解决方法：
- 确保数据数组的维度与边界位置数据一致。pcolormesh() 需要边界数据来定位数据字段，如果数据数组大于或等于边界位置数据，则超出此边界要求的任何数据都将被排除。
- 使用最新的 matplotlib 和 basemap 版本。旧版本的 matplotlib 可能具有较差的错误报告，导致难以诊断问题。
- 如果遇到其他问题，请尝试搜索相关错误消息或在相关的论坛上寻求帮助。
代码示例：
def plot_pcolor(lons, lats):
class UpdateQuad(object):
def __init__(self, ax, map_object, lons, lats):
self.ax = ax
self.m = map_object
self.lons = lons
self.lats = lats
self.ydim, self.xdim = lons.shape
self.z = np.zeros((self.ydim-1,self.xdim-1))
levels = MaxNLocator(nbins=15).tick_values(vmin,vmax)
cmap = plt.cm.cool
norm = BoundaryNorm(levels, ncolors=cmap.N, clip=True)
x, y = self.m(lons, lats)
self.quad = self.ax.pcolormesh(x, y, self.z, alpha=0.9,
norm=norm, cmap=cmap,
vmin=vmin, vmax=vmax)
def init(self):
print('update init')
self.quad.set_array(np.asarray([]))
return self.quad
def __call__(self,i):
for i in range(self.ydim-1):
for j in range(self.xdim-1):
self.z[i,j]=random.random()
self.quad.set_array(self.z.ravel())
return self.quad
fig, ax = plt.subplots()
m = Basemap(width=2000000, height=2000000,
resolution='l', projection='laea',
lat_ts=10., lat_0=64., lon_0=10., ax=ax)
m.fillcontinents()
ud = UpdateQuad(ax, m, lons, lats)
anim = animation.FuncAnimation(fig, ud, init_func=ud.init,
frames=20, blit=False)
fig.tight_layout()
plt.show()
return ud.quad
if __name__ == '__main__':
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np
import random
from matplotlib.colors import BoundaryNorm
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
lons = np.linspace(-5.,25., num = 25)[:50]
lats = np.linspace(56., 71., num = 25)[:50]
lons, lats = np.meshgrid(lons, lats)
quad = plot_pcolor(lons, lats)
