我们知道67.3%的土地质量是在北半球,和32.7%的南部。现在我们从赤道向北去。的平行的大陆北部,南部是相等的?
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\ begingroup美元
\ endgroup美元
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地球上大约一半的土地是北部北回归线(23°N)。
估计,我只是修改了代码@MyCarta用他们的回答“在北半球,土地表面的百分比是什么?”。彼得斯使用平等的世界地图投影从维基百科,我计算的总土地地图中的像素,然后发现行数组划分他们一半。然后我转换中的像素行数组映射到一个纬度的倒数彼得斯y投影公式。这里有地图显示地球的南北两部分的土地。
这是我的(快速和不雅的)代码:
进口numpy np从skimage进口io matplotlib进口pyplot plt #负载等积投影地图从维基百科url = ' https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e2/Peters_projection%2C_black.png ' total_equal_area = io。imread (url, as_gray = True) equal_area = total_equal_area #形状和大小的地图行、列= np.shape (equal_area) total_area =行*列打印(“在地图行和列:“行,列)ocean_area = np.sum (equal_area) land_area = total_area ocean_area打印(“total_area总像素地图:“,”;土地像素地图:“int (land_area),“\ nFraction像素代表的土地:“np。轮(land_area / total_area * 100,小数= 2))n = 386 equal_area_n = total_equal_area [n:] r_n c_n = np.shape (equal_area_n) total_area_n = r_n * c_n打印(“r_n截止行:“,”;土地总像素以上这一行:“total_area_n) ocean_area_n = np.sum (equal_area_n) land_area_n = total_area_n - ocean_area_n #行转换为纬度使用Pinvers彼得斯y公式从https://en.wikipedia.org/wiki/Gall%E2%80%93Peters_projection # #公式latitude_n = np.degrees (np.arcsin (1 - 2 * n /行))打印(np。轮(total_area_n / total_area * 100,小数= 1),“%的地球总表面积和“,np。轮(land_area_n / land_area * 100,小数= 1),“地球陆地面积的百分比是北的纬度:“,np。轮(latitude_n小数= 1),“°N”, 9 = ") #的地图区域包含了地球上50%的土地图= plt.figure (figsize = (20、10)) ax = fig.add_subplot (1, 1, 1) ax.set_xticks ([]) ax.set_yticks ([]) plt.imshow (equal_area_n提出=“灰色”)