proj_data = crs.

`proj_data = crs.`这行代码也是不完整的，无法确定具体的投影方式。在Cartopy库中，`crs`是一个模块，提供了许多地图投影方式，如`crs.PlateCarree()`、`crs.Mercator()`、`crs.LambertConformal()`等等。在使用时，需要根据具体的地图数据特征和需求选择合适的投影方式。

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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()

好的，以下是对代码的优化建议：

1. 合并import语句，将所有的import语句放在代码开头。
2. 删除无用的import语句，例如`from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline`。
3. 将文件路径和变量名使用下划线(_)分隔，以符合Python的命名规范。
4. 避免使用全局变量，将变量定义在函数内部并通过函数参数传递。
5. 删除无用的代码，例如`co`和`time`这两个变量没有在后面的代码中使用到。
6. 将图形的标题、坐标轴标签等设置放在`ax`对象的方法中，避免使用`plt`函数。
7. 删除注释中的中文字符。
8. 将代码缩进调整为4个空格，以符合Python的缩进规范。

下面是优化后的代码：

import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as crs
import cartopy.feature as cfeature

warnings.filterwarnings('ignore')

def plot_co2_concentration(file_path):
    dataset = nc.Dataset(file_path)
    latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:]
    longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:]
    co2 = dataset.variables['co2'][:]

    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')
    ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.5)
    ax.add_feature(cfeature.BORDERS)

    leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31)
    region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat]
    proj_data = crs.PlateCarree()

    ax.set_extent(region, crs=proj_data)
    plt.imshow(co2[:, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5)
    plt.colorbar()

    plt.show()

Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 26, in <module> gdf['geometry'] = gdf['geometry'].to_crs(out_proj) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\geopandas\geoseries.py", line 1124, in to_crs self.values.to_crs(crs=crs, epsg=epsg), index=self.index, name=self.name File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\geopandas\array.py", line 767, in to_crs crs = CRS.from_user_input(crs) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pyproj\crs\crs.py", line 440, in from_user_input return CRS(value, **kwargs) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pyproj\crs\crs.py", line 290, in __init__ raise CRSError("Invalid CRS input: {!r}".format(projparams)) pyproj.exceptions.CRSError: Invalid CRS input: Proj('+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0 +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +k=1 +units=m +nadgrids=@null +wktext +no_defs', preserve_units=True)

这个错误是由于你输入的投影坐标系不正确导致的。可能是你输入的投影坐标系字符串格式不正确或者不支持。你可以尝试使用合适的投影坐标系字符串格式，或者使用EPSG编码来指定正确的投影坐标系。例如，如果你想将几何对象转换为Web墨卡托投影，则可以使用EPSG编码3857，如下所示：

import geopandas as gpd

# 读取数据
gdf = gpd.read_file('data.shp')

# 将几何对象转换为Web墨卡托投影
out_crs = 'EPSG:3857'
gdf = gdf.to_crs(out_crs)

如果你想使用自定义的投影坐标系字符串格式，则需要确保该字符串格式正确，并且被PyProj库支持。例如，如果你想使用自定义的Mercator投影，则可以使用以下代码：

import geopandas as gpd
from pyproj import Proj, transform

# 定义自定义Mercator投影
in_proj = Proj('+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0.0 +lon_0=0.0 +x_0=0.0 +y_0=0 +k=1.0 +units=m +nadgrids=@null +wktext +no_defs')
out_proj = Proj(init='epsg:4326')

# 读取数据
gdf = gpd.read_file('data.shp')

# 将几何对象转换为自定义Mercator投影
gdf['geometry'] = gdf['geometry'].to_crs({'proj': 'merc', 'a': '6378137', 'b': '6378137', 'lat_ts': '0.0', 'lon_0': '0.0', 'x_0': '0.0', 'y_0': '0', 'k': '1.0', 'units': 'm', 'nadgrids': '@null', 'wktext': True, 'no_defs': True})

# 将几何对象转换为WGS84投影
gdf['geometry'] = gdf['geometry'].apply(lambda x: transform(in_proj, out_proj, x))

这里的in_proj是自定义的Mercator投影，out_proj是WGS84投影。你可以根据需要修改这些投影坐标系。