Basemap绘制插值网格报IndexError:1维数组被2维索引

工作目标为对不同测站观测数据做空间插值，计算各年份插值网格的数值均值后完成可视化。
前期已完成操作：

• 编写generate_grid函数生成经纬度网格，经Basemap投影转换后，通过inter_todf函数将插值结果展平为DataFrame并导出为CSV文件
• 完成多年网格数据均值计算，最终得到包含序号、纬度、经度、数值4个字段、共64800行的平均数据集
  后续绘图阶段触发固定报错：

1. 已完成numpy/pandas/matplotlib/pykrige/Basemap等依赖导入
2. 代码执行逻辑为：通过load_data读取CSV数据，get_data提取经纬度与数值数组，prepare_map_plot初始化罗宾逊投影的Basemap画布，generate_grid完成坐标投影转换
3. 在plot_mesh_data中调用contourf绘制填色图时，持续触发报错：

IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

报错栈指向Basemap库contourf方法内部的xx = x[x.shape[0]//2,:]语句，需排查问题完成网格数据正确绘制，输出标准全球插值填色图。

Basemap的contourf方法要求传入的x、y坐标必须是与z值维度匹配的二维网格数组。
前期导出CSV时通过inter_todf将二维插值网格展平为一维表格，读取后提取的经纬度、数值数组均为一维结构，直接传入contourf时，方法内部尝试按二维数组规则对x做行切片（即报错栈中的xx = x[x.shape[0]//2,:]操作），就会触发维度不匹配的索引错误。
注：64800行的数据集刚好对应1°分辨率的全球等经纬度网格：纬度方向180个格点（覆盖-90°_{90°）、经度方向360个格点（覆盖-180°}180°），总网格数180*360=64800，可直接按该维度做数组重构。

1. 读取CSV后先对数据按纬度、经度排序，再将一维数组重构为二维网格结构，参考代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取均值数据
df = pd.read_csv("your_average_grid_data.csv")
# 按纬度、经度升序排序，保证格点顺序匹配网格结构，避免绘图错位
df = df.sort_values(by=["纬度", "经度"]).reset_index(drop=True)

# 按1°全球网格维度重构数组
n_lat = 180
n_lon = 360
lon_2d = df["经度"].values.reshape(n_lat, n_lon)
lat_2d = df["纬度"].values.reshape(n_lat, n_lon)
z_2d = df["数值"].values.reshape(n_lat, n_lon)

2. 完成投影转换后调用contourf绘图，参考代码：

# 初始化罗宾逊投影画布
plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=100)
m = Basemap(projection="robin", lon_0=0, resolution="c")

# 二维网格坐标投影转换
x, y = m(lon_2d, lat_2d)

# 绘制填色等值图
contour_plot = m.contourf(x, y, z_2d, cmap="RdBu_r", levels=20)
# 叠加基础地理要素
m.drawcoastlines(linewidth=0.5)
m.drawcountries(linewidth=0.3)
m.drawparallels(np.arange(-90, 91, 30), labels=[1,0,0,0], fontsize=8)
m.drawmeridians(np.arange(-180, 181, 60), labels=[0,0,0,1], fontsize=8)

# 添加色标与标题
cbar = m.colorbar(contour_plot, location="bottom", pad="8%")
cbar.set_label("多年平均观测值", fontsize=10)
plt.title("全球观测值多年平均空间分布", fontsize=12)
plt.show()

3. 若重构后绘图出现格点错位，可打印lon_2d[0,:]、lat_2d[:,0]校验经纬度的升降序，调整排序规则即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Weiss