python绘制地图的利器Cartopy使用说明

Posted 2022-08-30 mishidemudong

python绘制地图一般使用Basemap绘图包，但该包配置相对较繁琐，自定义性不强，这里介绍一个绘制地图的利器Cartopy，个人认为该工具方便、快捷，附上一些自己写的程序。 准备工作，工欲善其事，必先利其器 （1）先下载主角：Cartopy a）下载地址： linux平台直接去官网下载：http://scitools.org.uk/cartopy/download.html windows平台下的Cartopy下载地址： http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#cartopy 还需要一些必须的软件包：Shapely、pyshp也都从上面的网址下载 官网自带的示例网址： http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/gallery.html b）Cartopy下载安装完毕后，打开python，输入以下代码： import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs plt.figure(figsize=(6, 3)) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180)) ax.coastlines(resolution='110m') ax.gridlines() 复制代码 运行后，如果顺利导入了cartopy包，不管有没有出现地图，都不要紧，第二步走起。 （2）再下载配角：地图数据 下载地址：http://www.naturalearthdata.com/downloads/ 里面有三种分辨率的shape地图数据可选，方便起见，分别下载三种分辨率中的physical数据中的Coastline和Land数据，每种数据下载后都是一个压缩包，如下载了1:10分辨率的physical中的coastline数据压缩包：ne_10m_coastline.zip，解压缩后有6个文件，其中“ne_10m_coastline.README”和“ne_10m_coastline.VERSION”可直接删除，剩余4个，进行改名操作，扩展名前面的文件名，如“ne_10m_coastline”，修改为“10m_coastline”，即去掉“ne_”，4个文件分别这样更改。再下载1:50和1:110的文件分别进行此操作。所有地图文件下载、解压、更名完毕后，拷贝到一个文件夹下。我的文件夹列表如下图，把这些文件全选（注意进入文件夹目录，全选文件，不带文件夹），复制粘贴到D:\\Program Files\\WinPython-32bit-2.7.9.3\\settings\\.local\\share\\cartopy\\shapefiles\\natural_earth\\physical 目录下（该目录根据自己所装的python而定，运行（1）中的程序后，程序会自动创建physical文件夹，具体该文件夹在哪，搜索电脑文件找找看），我安装的是winpython2.7.9.3，physical目录就位于上面这个目录中，所以我把所有shape地图文件拷贝到了该physical目录下。 地图文件列表.jpg (40.09 KB, 下载次数: 3) 下载附件  保存到相册 地图书文件列表 2015-3-25 19:40 上传 准备工作完成后，进入正题： （3）绘制地图 前面两步虽有些繁琐，但会一劳永逸，下面是示例程序，scale参数用于调整使用哪种分辨率的地图，全球建议用1：110的，小区域可以用1:50的或1:10的。 a）绘制全球地图程序： #=================================================== #使用cartopy绘制地图 #需要从http://www.naturalearthdata.com/downloads/下载shape文件 #下载后，解压缩，文件名统一去掉"ne_"开头，拷贝至D:\\Program Files\\ #WinPython-32bit-2.7.9.3\\settings\\.local\\share\\cartopy\\shapefiles\\natural_earth\\physical\\ #路径下面，coastline文件对应ax.coastlines命令，land文件对应land命令 #=================================================== scale='110m' import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter fig=plt.figure(figsize=(8, 10)) ax=plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180)) ax.set_global() #=================================================== #需要填充陆地颜色时使用 #ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='0.75') #默认为110m，其它分辨率需用下面命令 land = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale,edgecolor='face',                                                               facecolor=cfeature.COLORS['land']) ax.add_feature(land, facecolor='0.75') #=================================================== #改变ax.add_feature和ax.coastlines的先后使用顺序可实现边界线的显示或完全填充覆盖 ax.coastlines(scale) #=================================================== #标注坐标轴 ax.set_xticks([0, 60, 120, 180, 240, 300, 360], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks([-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90], crs=ccrs.PlateCarree()) #zero_direction_label用来设置经度的0度加不加E和W lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=False) lat_formatter = LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) #添加网格线 gl = ax.gridlines() 复制代码 地图1.png (49.05 KB, 下载次数: 5) 下载附件  保存到相册 2015-3-25 19:54 上传 b）绘制全球地图（函数形式） #=================================================== #函数形式，调用cartopy，绘制全球地图 #=================================================== import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter def make_map(scale):     fig=plt.figure(figsize=(8, 10))     ax=plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))     ax.set_global()     land = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale,edgecolor='face',                                                               facecolor=cfeature.COLORS['land'])     ax.add_feature(land, facecolor='0.75')     ax.coastlines(scale)     #标注坐标轴     ax.set_xticks([0, 60, 120, 180, 240, 300, 360], crs=ccrs.PlateCarree())     ax.set_yticks([-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90], crs=ccrs.PlateCarree())     #zero_direction_label用来设置经度的0度加不加E和W     lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=False)     lat_formatter = LatitudeFormatter()     ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)     ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)     #添加网格线     #gl = ax.gridlines()     ax.grid()     return fig,ax fig,ax=make_map(scale='110m') 复制代码 此程序结果与上面一样。 c）绘制区域地图（函数形式） #=================================================== #函数形式，调用cartopy，绘制区域地图 #=================================================== import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter def make_map(scale,box,xstep,ystep):     fig=plt.figure(figsize=(8, 10))     ax=plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())     #set_extent需要配置相应的crs，否则出来的地图范围不准确     ax.set_extent(box,crs=ccrs.PlateCarree())     land = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale,edgecolor='face',                                                               facecolor=cfeature.COLORS['land'])     ax.add_feature(land, facecolor='0.75')     ax.coastlines(scale)     #===================================================     #图像地址D:\\Program Files\\WinPython-32bit-2.7.9.3\\python-2.7.9\\Lib\\site-packages\\     #cartopy\\data\\raster\\natural_earth\\50-natural-earth-1-downsampled.png     #如果有其它高精度图像文件，改名替换即可     ax.stock_img()     #===================================================     #标注坐标轴     ax.set_xticks(np.arange(box[0],box[1]+xstep,xstep), crs=ccrs.PlateCarree())     ax.set_yticks(np.arange(box[2],box[3]+ystep,ystep), crs=ccrs.PlateCarree())     #zero_direction_label用来设置经度的0度加不加E和W     lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=False)     lat_formatter = LatitudeFormatter()     ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)     ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)     #添加网格线     ax.grid()     return fig,ax box=[100,150,0,50] fig,ax=make_map(scale='50m',box=box,xstep=10,ystep=10) 复制代码 地图2.png (149.94 KB, 下载次数: 2) 下载附件  保存到相册 2015-3-25 19:57 上传 （4）绘制极地投影地图 绘制该地图需要使用最新版的cartopy-0.12版本，windows下暂无此版本，可以安装好0.11后，删除cartopy安装目录下的mpl文件夹下的全部文件，然后拷贝0.12目录cartopy-0.12.0rc1\\lib\\cartopy\\mpl文件夹下的全部文件进行替换，即可使用新版的功能。此程序长了点，因为Cartopy对极坐标投影没有自动标注经纬度功能，需要自己设置，调了好久标注位置，请大家切用且珍惜哈。 import matplotlib.path as mpath import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.ticker as mticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature fig=plt.figure(figsize=(6, 6)) ax=plt.axes(projection=ccrs.NorthPolarStereo()) box=[-180, 180, 55, 90] xstep,ystep=30,15     # Limit the map to -60 degrees latitude and below. ax.set_extent(box, crs=ccrs.PlateCarree()) scale='50m' land = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale,edgecolor='face',                                                               facecolor=cfeature.COLORS['land']) ocean = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'ocean', scale,edgecolor='face',                                                              facecolor=cfeature.COLORS['water']) ax.add_feature(land,facecolor='0.75') ax.add_feature(ocean,facecolor='blue') ax.coastlines(scale,linewidth=0.9) #标注坐标轴 line=ax.gridlines(draw_labels=False) line.ylocator=mticker.FixedLocator(np.arange(40,90,20))#手动设置x轴刻度 line.xlocator=mticker.FixedLocator(np.arange(-180,210,30))#手动设置x轴刻度     # Compute a circle in axes coordinates, which we can use as a boundary     # for the map. We can pan/zoom as much as we like - the boundary will be     # permanently circular. theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) center, radius = [0.5, 0.5], 0.5 verts = np.vstack([np.sin(theta), np.cos(theta)]).T circle = mpath.Path(verts * radius + center) ax.set_boundary(circle, transform=ax.transAxes) #创建要标注的labels字符串 ticks=np.arange(0,210,30) etick=['0']+['%d$^\\circ$E'%tick for tick in ticks if (tick !=0) & (tick!=180)]+['180'] wtick=['%d$^\\circ$W'%tick for tick in ticks if (tick !=0) & (tick!=180)] labels=etick+wtick #创建与labels对应的经纬度标注位置 #xticks=[i for i in np.arange(0,210,30)]+[i for i in np.arange(-32,-180,-30)] xticks=[-0.8,28,58,89.1,120,151,182.9,-36,-63,-89,-114,-140] yticks=[53]+[53]+[54]+[55]*2+[54.5]+[54]+[50]+[49]*3+[50.6] #标注经纬度    #ax.text(0.01,0.23,'60$^\\circ$W',transform=ax.transAxes,rotation=25) #ax.text(-63,50,'60$^\\circ$W',transform=ccrs.Geodetic(),rotation=25) for xtick,ytick,label in zip(xticks,yticks,labels):     ax.text(xtick,ytick,label,transform=ccrs.Geodetic()) x=[180, 180, 0, 0] y=[50, 90, 90, 50] ax.plot([-180,0],[80,80],':',transform=ccrs.Geodetic(),color='k',linewidth=0.4) ax.plot([-90,90],[80,80],':',transform=ccrs.Geodetic(),color='k',linewidth=0.5) #ax.plot([90,0],[50,50],'-.',transform=ccrs.Geodetic(),color='r',linewidth=6) ax.text(11.9333,78.9166,r'$\\bigstar,transform=ccrs.Geodetic(),size=15,color='r') fig.savefig(u'c:\\\\北极.png',dpi=300) 复制代码 北极地图.png (64.49 KB, 下载次数: 3) 下载附件  保存到相册 北极投影地图 2015-3-25 20:24 上传 介绍完毕，写一个帖子还真挺耗时间，不多说了，更多的功能，请去cartopy官网http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/gallery.html，看更多的例子。 另外一个notebook网址也很多示例可以借鉴：http://nbviewer.ipython.org/gist/pelson 注：如果想使用自己的地图，比如我有一个带我国法定边界的地图shape文件，名为：World.shp、World.shx、World.dbf、World.prj，重新命名为10m_coastline或10m_land文件（这里要根据该shape文件是line型还是polygon型），替换原目录下的shape文件，画图时使用scale为10m即调用到了自己的地图，不用担心边界不准确了。 不知道为什么最后多出来一张图片，麻烦版主帮忙删了吧。

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2015-3-25 20:11 上传