python 绘制世界地图，添加海岸线、陆地、投影-阿里云开发者社区

python 绘制世界地图，添加海岸线、陆地、投影

2022-12-27 813

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简介： tips：最近在学习python的模块：matplotlib为画全球的要素分布做准备在此之前，先学习一下如何绘制世界地图，以及一些投影的使用。

tips：最近在学习python的模块：matplotlib

为画全球的要素分布做准备

在此之前，先学习一下如何绘制世界地图，以及一些投影的使用。

首先引用如下三个库

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.feature as cfeature

其中，Cartopy是一个Python库，用于地理空间数据处理，以便生成地图和其他地理空间数据分析。

matplotlib.pyplot是matplotlib基于状态的接口。它提供了类似于MATLAB的绘图方式。

pyplot主要用于交互式绘图和程序化绘图生成的简单情况：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 5, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

成图如下：

为了使地图更加多样化，可以引入cartopy.feature ，内置了许多有用的功能。这些“默认功能”的分辨率为110m。

cartopy.feature.BORDERS Country boundaries#添加城市边界
cartopy.feature.COASTLINE Coastline, including major islands cartopy.feature.LAKES Natural and artificial lakes
cartopy.feature.LAND Land polygons, including major islands
cartopy.feature.OCEAN Ocean polygons
cartopy.feature.RIVERS Single-line drainages, including lake centerlines
cartopy.feature.STATES (limited to the United States at this scale)

下面开始绘图，在绘图之前，要先准备一个画板，然后设置你需要的投影方式。

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
fig=plt.figure(figsize=(20,15))#设置一个画板，将其返还给fig
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
plt.show()
# 在一个画板中添加子图，并设置投影方式。1，1，1分别代表行、列、在网格中子图位置。并将其返回给ax

下面添加海岸线：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
fig=plt.figure(figsize=(20,15))#设置一个画板，将其返还给fig
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.coastlines()
plt.show()

当当当，这样就有点雏形啦，下面可以再加上一点自己感兴趣的东西，比如给他加上地球背景。加上如下一句代码试试发生了什么？

ax.stock_img()#添加地球背景

嗯~真不错！

还记得开始前介绍的cartopy.feature吗？使图片更加多元就靠他啦，加上你想要的元素，我这里加入了海洋，陆地，湖泊，河流，网格线，让我们看看效果：

ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
ax.add_feature(cfeature.LAND, edgecolor='black')
ax.add_feature(cfeature.LAKES, edgecolor='black')#边缘为黑色
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)
rivers_110m = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'rivers_lake_centerlines', '110m')
ax.add_feature(rivers_110m, facecolor='None', edgecolor='b')
ax.gridlines(draw_labels=True, xlocs=[-179, -90, 0, 90,179])#添加网格线,true

乍一看感觉不是很明显，这是因为我们再次之前已经加上地球背景了，我们可以将那句代码去掉再看看效果。

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
fig=plt.figure(figsize=(20,15))#设置一个画板，将其返还给fig
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.coastlines()
ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
ax.add_feature(cfeature.LAND, edgecolor='black')
ax.add_feature(cfeature.LAKES, edgecolor='black')#边缘为黑色
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)
rivers_110m = cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'rivers_lake_centerlines', '110m')
ax.add_feature(rivers_110m, facecolor='None', edgecolor='b')
ax.gridlines(draw_labels=True, xlocs=[-179, -90, 0, 90,179])#添加网格线,true

这样子就比较明了啦！

分享一些其他的小技巧以及投影：

set_global - zoom the map out as much as possible#尽可能缩小地图
set_extent - zoom the map to the given bounding box#将地图缩放到给定的边界框
gridlines - add a graticule (and optionally labels) to the axes#在轴上添加刻度线（和可选的标签）
coastlines - add Natural Earth coastlines to the axes#给轴上添加自然的地球海岸线
stock_img - add a low-resolution Natural Earth background image to the axes#将低分辨率自然地球背景图像添加到轴
imshow - add an image (numpy array) to the axes#向轴添加图像（numpy数组）
add_geometries - add a collection of geometries (Shapely) to the axes#向轴添加几何形状（形状）集合
projections = [ccrs.PlateCarree(),
               ccrs.Robinson(),
               ccrs.Mercator(),
               ccrs.Orthographic(),
               ccrs.InterruptedGoodeHomolosine()
              ]
              #具体作用可以自己尝试！！！

最后的最后，把绘制部分区域的代码也贴上啦

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.feature as cfeature
import numpy as np
import cartopy.crs as ccrs
central_lat = 37.5
central_lon = -96
extent = [28, 45, -25, 2]
central_lon = np.mean(extent[:2])
central_lat = np.mean(extent[2:])
fig=plt.figure(figsize=(20, 15))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.EquidistantConic(central_lon, central_lat))
ax.set_extent(extent)
ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
ax.add_feature(cfeature.LAND, edgecolor='black')
ax.add_feature(cfeature.LAKES, edgecolor='black')
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)
ax.gridlines()