python cartopy地理投影坐标系

Cartopy 是一个用于制作地理信息图的 Python 库，它提供了许多地理投影坐标系供用户选择。以下是一些常用的地理投影坐标系：

1. PlateCarree：也叫做等经纬度投影，是最常见的地理投影坐标系，默认情况下使用它。

import cartopy.crs as ccrs
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

2. Mercator：墨卡托投影，经度和纬度的等距变换。

ax = plt.axes(projection=ccrs.Mercator())

3. LambertConformal：兰伯特等角圆锥投影，常用于大陆和国家的地图。

ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal())

4. TransverseMercator：横轴墨卡托投影，适用于较小的区域。

ax = plt.axes(projection=ccrs.TransverseMercator())

5. Robinson：罗宾逊投影，用于全球范围的地图。

ax = plt.axes(projection=ccrs.Robinson())

这只是一些常见的地理投影坐标系，Cartopy 还提供了更多的投影方式供你选择。你可以根据你的需求选择合适的坐标系来制作地理信息图。

相关问题

python 地理绘图

Python 地理绘图可以使用多种工具来实现。一种常见的工具是 ArcGIS，但是正版的 ArcGIS 并非所有人都能够承受得起。另外，还有一个基于 Python 的库叫做 cartopy，它提供了一套简单易用的接口，可以帮助我们进行地理绘图。

在使用 Python 进行地理绘图时，我们可以结合 cartopy 和其他数据处理库来实现各种功能。例如，我们可以使用 cartopy 来处理地理坐标系的转换和投影，然后结合其他库来绘制地图、添加标记、绘制热力图等。

此外，Python 还可以用于数据增强，通过裁剪、旋转、翻转、增加噪声、变暗、变亮等操作，对数据集进行扩充。这可以帮助我们更好地理解和可视化地理数据。

作为实例，我们可以使用一个包含了2014年全球不同国家/地区的电力消耗数据集。该数据集可以从以下链接获取：https://github.com/ahmadbinshafiq/Geographical-Plotting---Python/blob/master/2014_World_Power_Consumption。通过分析和绘制这个数据集，我们可以更好地了解全球能源消耗的分布情况。

总结起来，Python 地理绘图可以通过 cartopy 和其他数据处理库来实现，这样我们就能够更好地理解和可视化地理数据。同时，我们还可以使用 Python 进行数据增强，以扩充数据集并提升我们对地理数据的认识。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于 Python 的地理空间绘图（附源码）](https://blog.csdn.net/xff123456_/article/details/125334178)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python进行数据增强](https://download.csdn.net/download/doyoboy/88278532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [用Python绘制地理图](https://blog.csdn.net/The_syx/article/details/109352151)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

python地图投影

Python中有多种库可以用于地图投影，其中最常用的是Basemap和Cartopy库。这些库可以帮助你将地理数据转换成平面坐标系，以便在地图上进行可视化和分析。

1. Basemap库：Basemap是一个Matplotlib的扩展库，用于绘制地理数据和制作地图。它支持多种地图投影方式，如经纬度投影、UTM投影等。你可以使用Basemap库来创建地图对象，并在该对象上绘制你想要的地理特征。以下是一个基本的示例代码：

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

# 创建地图对象
map = Basemap(projection='ortho', lat_0=50, lon_0=-100, resolution='l')

# 绘制海岸线
map.drawcoastlines()

# 绘制国家边界线
map.drawcountries()

# 添加标题
plt.title('Orthographic Projection')

# 显示地图
plt.show()

2. Cartopy库：Cartopy是一个相对较新的库，旨在更简单、更直观地处理地理数据。它支持多种地图投影方式，包括等距圆柱投影、兰伯特圆锥投影、麦卡托投影等。以下是一个基本的示例代码：

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

# 创建地图对象
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

# 绘制海岸线
ax.coastlines()

# 绘制国家边界线
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS)

# 添加标题
plt.title('Plate Carree Projection')

# 显示地图
plt.show()

无论你选择使用Basemap还是Cartopy库，都可以根据自己的需求选择合适的地图投影方式，并对地图进行定制化操作。