python cartopy.crs

时间: 2023-11-16 11:57:27 浏览: 208
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cartopy：Cartopy-具有matplotlib支持的制图python库

Python的cartopy.crs是一个用于地图投影的库，它提供了许多常用的地图投影方式，例如PlateCarree、LambertConformal、AlbersEqualArea和UTM等。通过使用这些投影方式，可以将地球表面的经纬度坐标转换为平面坐标，从而方便地进行地图绘制和空间数据分析。同时，cartopy.crs还提供了一些常用的地图操作方法，例如绘制海岸线、国界线等。在使用cartopy.crs之前，需要先安装cartopy库及其依赖包，并且需要导入所需的库。
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python安装cartopy库报错更新

1.源码编译好的cartopy python版本的库。支持window10系统。 2.python 环境为 3.8 3.解压后直接放到python安装目录中的Lib/site-packages/ 中即可。代码来源自动化所博士帮忙编译，亲测可用。
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import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat

这段代码导入了numpy、cart.crs和cartopy.feature模块。numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了许数值计算和数组操作的功能。opy是一个用于地图绘制和地理数据处理的Python库。cartopy.crs模块提供了...

import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER from cartopy.io.shapereader import Reader import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker from mpl_toolkits.basemap import Basemap from osgeo import gdal from matplotlib.colors import BoundaryNorm import matplotlib as mpl from matplotlib.pyplot import plot, savefig import matplotlib.patches as mpatches # mpl.use('Agg') from matplotlib import rcParams

这段代码是用于绘制地图和数据可视化的Python代码。它使用了一些常见的地理信息处理和绘图库，包括numpy、cartopy、matplotlib和basemap。其中，numpy用于数据处理，cartopy用于地图投影和特征绘制，matplotlib用于...

import cartopy.crs as ccrs dll load failed: 找不到指定的模块

可以通过在终端运行 pip list 命令，来查看已经安装的 Python 模块列表中是否包含 cartopy。如果没有安装，可以使用 pip install cartopy 命令来安装。 2. 检查系统中是否已经安装了需要的依赖模块。cartopy ...

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在cartopy.crs模块中，如果你想创建一张地图，使得经度范围跨越180度经线，从100度W到100度E，你需要特别处理这个特殊的经度边界，因为地球上的180度经线是一个虚拟线，并不会真实存在。你可以采用以下步骤： 1. ...

cartopy.crs如何设置地图显示经度范围为跨180度经线从100度到-100度，纬度从10到50度

ax.extend_domain(crs.PlateCarree(), start_longitude=-180, end_longitude=180) # 设置纬度范围 ax.set_extent([-180, 180, min_latitude, max_latitude], crs=ccrs.PlateCarree()) plt.show()

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs#投影方式 import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.font_manager import fontManager da=pd.read_csv(r'E:\python11\STATION_58237.txt',sep='\s+') print(da) tem=da['TEM'] #print(tem.shape) rhu=da['RHU'] tem_ave=[] for i in range(0,24): tem_data=tem[i:147:24] print(tem_data) tem_ave[i]=np.mean(tem_data) print(tem_ave) plt.plot(tem_ave)帮我改一下

import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.font_manager import fontManager ...

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import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] tp1 = dataset.variables['RAINC'][1][:][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] time = dataset.variables['Times'][:] co2 = dataset.variables['co2'][:] #var = ds.variables['co2'] #print(co2[:]) plt.imshow(co2[ :, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5) plt.colorbar() #plt.scatter(latitude,longitude, c=co, s=3, cmap='Reds', vmax=1, vmin=0) proj = crs.PlateCarree(central_longitude=180) proj_data = crs.PlateCarree()#LambertCylindrical() #plt.contourf(co[:, :, 98, 78], cmap='hot') fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,8),subplot_kw={'projection':proj}) #plt.imshow(longitude, latitude, co) ax.set_title('CO2 concentration') #ax.set_xlabel('Longitude') #ax.set_ylabel('Latitude') ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'),lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31) ######## 调节绘图经纬度范围 Region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] ax.set_extent(Region, crs=proj_data) #经纬度范围,坐标参考系转换 plt.show()

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 8), subplot_kw={'projection': crs.PlateCarree(central_longitude=180)}) ax.set_title('CO2 concentration') ax.set_xlabel('Longitude') ax.set_ylabel('Latitude...

python cartopy绘制地图

要使用Cartopy绘制地图，需要先...import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.coastlines() plt.show() 这将绘制一个包含海岸线的地球仪。

python cartopy 底图

import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个地图投影 ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加背景地图 ax.stock_img() # 显示地图 plt.show() 这段代码使用...

python cartopy加图例

要在Python中使用Cartopy添加图例，你可以使用Matplotlib的colorbar()函数。下面是一个示例代码，展示了如何使用Cartopy和Matplotlib创建一个带有图例的地理热图： import cartopy.crs as ccrs import ...

已知程序 import xarray as xr from collections import namedtuple import numpy as np from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter import matplotlib.ticker as mticker import cartopy.feature as cfeature import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as mcolors def region_mask(lon, lat, extents): lonmin, lonmax, latmin, latmax = extents return ( (lon >= lonmin) & (lon <= lonmax) & (lat >= latmin) & (lat <= latmax) ) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Pair = namedtuple('Pair', ['start', 'end']) time = '2023-05-04' filepath_DPR = r"C:\pythontest\zFactor\test1.nc4" extents = [110, 122, 25, 38] with xr.open_dataset(filepath_DPR) as f: lon_DPR = f['FS_Longitude'][:] lat_DPR = f['FS_Latitude'][:] zFactorFinalNearSurface = f['FS_SLV_zFactorFinalNearSurface'][:] nscan, nray = lon_DPR.shape midray = nray // 2 mask = region_mask(lon_DPR[:, midray], lat_DPR[:, midray], extents) index = np.s_[mask] lon_DPR = lon_DPR[index] lat_DPR = lat_DPR[index] zFactorFinalNearSurface = zFactorFinalNearSurface[index] for data in [ zFactorFinalNearSurface, ]: data.values[data <= -9999] = np.nan proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection=proj) ax.coastlines(resolution='50m', lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m')) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m')) ax.set_xticks(np.arange(-180, 181, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 5), crs=proj) ax.xaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.yaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extents, crs=proj) ax.tick_params(labelsize='large') def make_zF_cmap(levels): '''制作雷达反射率的colormap.''' nbin = len(levels) - 1 cmap = cm.get_cmap('jet', nbin) norm = mcolors.BoundaryNorm(levels, nbin) return cmap, norm levels_zF = [0, 1, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45] cmap_zF, norm_zF = make_zF_cmap(levels_zF) im = ax.contourf( lon_DPR, lat_DPR, zFactorFinalNearSurface, levels_zF, # 三个物理量为 (500, 49)就是在500*49的格点上赋予这三个物理量 cmap=cmap_zF, norm=norm_zF, extend='both', transform=proj ) cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, ticks=levels_zF) cbar.set_label('zFactor (dBZ)', fontsize='large') cbar.ax.tick_params(labelsize='large') ax.set_title(f'DPR zFactor on {time}', fontsize='x-large') plt.show()如何将其中的zFactorFinal变量变为二维

在这段代码中，zFactorFinalNearSurface的shape是(500, 49)，其中第一维是nscan(扫描线数)，第二维是nray(每个扫描线的射线数)。如果要将zFactorFinalNearSurface变为二维数组，可以将nscan和nray相乘得到总的格点数...

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