墨卡托投影绘图python

要在 Python 中使用墨卡托投影绘图，可以使用 Basemap 库。以下是一个简单的示例代码，用于绘制一个基本的墨卡托投影地图：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个新的地图
m = Basemap(projection='merc',llcrnrlat=-80,urcrnrlat=80,\
            llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,lat_ts=20,resolution='c')

# 绘制海岸线和国家边界线
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()

# 显示图形
plt.show()

这段代码将创建一个墨卡托投影地图，并在地图上绘制海岸线和国家边界线。你可以根据需要添加更多的可视化元素，如点、线、文本等。

需要注意的是，Basemap 库是 matplotlib 的一个插件，因此需要安装 matplotlib。可以使用以下命令安装：

pip install matplotlib

相关问题

墨卡托投影的变形椭圆和等变形线绘制 python

墨卡托投影是一种圆柱形地图投影，由杰拉杜斯·墨卡托在1569年首次提出。它的主要特点是，在这种投影中，任何直线都是两点间最短路径，因此适合航海。墨卡托投影的变形特性是它在高纬度地区会有较大的面积变形，而沿着赤道附近的变形相对较小。

在Python中绘制墨卡托投影的变形椭圆和等变形线，可以使用一些专门的绘图库，如matplotlib和cartopy。以下是一个简化的步骤说明：

1. 导入必要的库，如matplotlib用于绘图，cartopy用于地图投影等。

2. 创建一个matplotlib的画布和轴对象。

3. 设置地图的投影类型为墨卡托投影。

4. 使用cartopy库中的功能来绘制变形椭圆或等变形线。

这里提供一个简单的示例代码，演示如何使用matplotlib和cartopy绘制墨卡托投影的变形椭圆和等变形线：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import numpy as np

# 创建画布和墨卡托投影的轴对象
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5), subplot_kw={'projection': ccrs.Mercator()})
ax.set_extent([-180, 180, -80, 80], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置地图的显示范围

# 绘制变形椭圆
for lat in np.linspace(-85, 85, 17):
    ax.coastlines()  # 绘制海岸线
    circle = plt.Circle((0, lat), 1, transform=ccrs.PlateCarree(), fill=False, edgecolor='blue', linestyle='--')
    ax.add_patch(circle)

# 绘制等变形线
parallels = np.arange(-80., 81., 10.)
ax.drawparallels(parallels, labels=[1,0,0,0], linewidth=0)

# 显示图形
plt.show()

这段代码并没有直接计算并绘制变形椭圆的精确形状，而是用圆形的简化方式示例了如何在特定纬度上绘制。绘制变形椭圆和等变形线是一个复杂的过程，需要基于地理坐标系统和墨卡托投影的数学模型进行详细计算。实际应用中，你可能需要更多的地理信息数据和数学计算来精确地绘制变形椭圆。

Python 在robin投影上画代表经纬度范围的矩形框

在Python中，特别是在地理空间数据分析领域，比如使用`geopandas`库处理地理位置数据时，要在一个Robin投影（如Robinson投影，一种常用的墨卡托投影变种）上画出代表特定经纬度范围的矩形框，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已安装了必要的库，如`geopandas`、`matplotlib`和`cartopy`。可以使用pip安装：

   pip install geopandas matplotlib cartopy

2. 导入所需的库：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

3. 定义你要画矩形框的经纬度边界。假设你想表示经度范围从`left_longitude`到`right_longitude`，纬度范围从`bottom_latitude`到`top_latitude`：

left_longitude, right_longitude, bottom_latitude, top_latitude = (-180, 180, -90, 90) # 示例范围

4. 创建一个GeoDataFrame，通常会有一个包含经纬度信息的`geometry`列：

# 如果你已经有了一个GeoDataFrame，可以继续；如果没有，可以创建一个空的GeoDataFrame
empty_gdf = gpd.GeoDataFrame(crs=ccrs.Robinson(), geometry=gpd.points_from_xy([], []))

5. 使用`bounds`属性获取当前坐标系下的矩形边界，并调整为罗宾逊投影：

world_extent = empty_gdf.total_bounds
world_extent[0] = left_longitude
world_extent[1] = top_latitude
world_extent[2] = right_longitude
world_extent[3] = bottom_latitude

6. 使用`transform`函数将边界转换到罗宾逊投影：

robinedextent = empty_gdf.total_bounds.transform(ccrs.PlateCarree()).bounds

7. 现在你可以创建一个新的绘图区域，基于这个新的边界：

fig, ax = plt.subplots(
    figsize=(10, 10),
    subplot_kw=dict(projection=ccrs.Robinson(central_longitude=0)),
)

ax.set_extent(robinedextent, crs=ccrs.PlateCarree())

8. 最后，在罗宾逊投影上绘制边框：

ax.add_geometries([empty_gdf.geometry.iloc[0]], ccrs.Robinson(), facecolor='none', edgecolor='red')
plt.show()