使用 Cartopy 加速高分辨率海岸线绘图

Posted 2023-03-23

【中文标题】使用 Cartopy 加速高分辨率海岸线绘图

【英文标题】：Speeding up high-res coastline plotting with Cartopy

【发布时间】：2020-07-24 04:56:42

【问题描述】：

我想加快这段代码的执行速度：

import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.feature import NaturalEarthFeature
import matplotlib.pyplot as plt

# the extent in the original code is calculated on the fly
extent = [0, 50, 20, 60]

plt.figure("Test Map")
ax = plt.subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree())

ax.add_feature(NaturalEarthFeature('physical', 'ocean', '50m'))

plt.show()

代码目前需要几秒钟来可视化结果图。 当我在结果图中平移时，我可以看到 cartopy 实际上已经绘制了所有多边形！ cartopy 有剪裁功能吗？

【参考方案1】：

简短的回答是不，CartoPy 没有任何内置的裁剪操作。但是，CartoPy 使用的 Shapely 可以。

我猜你看到的性能问题在你自己的情节中。您发布的代码在我的系统上运行时间约为 45 毫秒。这是一个示例，您可以使用 Shapely 计算地图要素与范围框的交集。

import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.feature import NaturalEarthFeature
import matplotlib.pyplot as plt
import shapely.geometry as sgeom

# the extent in the original code is calculated on the fly
extent = [0, 50, 20, 60]

feat = NaturalEarthFeature('physical', 'ocean', '50m')
box = sgeom.box(extent[0], extent[2], extent[1], extent[3])
geoms = [geom.intersection(box) for geom in feat.geometries()]

plt.figure("Test Map")
ax = plt.subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree())

ax.add_geometries(geoms, crs=ccrs.PlateCarree())

plt.show()

这个例子对我来说实际上运行得更慢（~97ms）。

【讨论】：

实际上，我在 Python 3.6 上使用原始脚本获得了与您相同的性能，但在 Python 3.8 上大约 3 秒。 Cartopy 在两个环境（0.17.0）上具有相同的版本，它是从 conda-forge 安装的。这有点令人困惑！有什么想法吗？

为了尝试调试它，我会比较 3.6 和 3.8 环境之间的更多包的版本，并确保它们都安装了相同的总集。我还会尝试缩小范围，看看是否存在导致性能下降的特定行。将“50m”更改为“110m”是否会使事情运行得更快？