cartopy绘制投影加x坐标轴的label

这个问题属于技术问题，我将尽力回答。在使用cartopy绘制投影时，可以使用axis()函数来添加x轴标签，例如：

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

# 创建投影
proj = ccrs.PlateCarree()

# 创建图形
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))

# 添加投影
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=proj)

# 绘制地图
ax.coastlines()
ax.set_extent([-180, 180, -90, 90], crs=proj)

# 添加x轴标签
ax.set_xticks(range(-180, 181, 30), crs=proj)
ax.xaxis.set_ticklabels(['{:.0f}°'.format(x) for x in ax.get_xticks()], fontdict={'fontsize': 10})

# 显示图形
plt.show()

这样可以在投影图中添加x轴标签。

相关问题

python中Cartopy 绘制地图x坐标轴的label代码示例

以下是Cartopy绘制地图x坐标轴的label代码示例：

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

fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.coastlines()

ax.set_xticks([-180, -120, -60, 0, 60, 120, 180], crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_xticklabels(['180W', '120W', '60W', '0', '60E', '120E', '180E'], fontsize=12)
ax.xaxis.tick_top()
ax.xaxis.set_label_position('top')
ax.set_xlabel('Longitude', fontsize=14)

plt.show()

这个示例代码可以绘制一个地图，并在x轴上标出经度标签。给定的经度值列表[-180，-120，-60，0，60，120，180]表示要在地图上标出的经度，而对应的标签['180W'，'120W'，'60W'，'0'，'60E'，'120E'，'180E']表示经度标签的内容。其中，`ax.set_xticks()` 用于设置要在x轴上显示的刻度值，`ax.set_xticklabels()` 用于设置每个刻度位置上应显示的标签。注意，这里的 `ax.xaxis.set_label_position('top')` 用于将 x 轴标签显示在轴的顶部。

如果需要绘制其它类型的地图坐标轴，可以通过修改 `ccrs.` 中的投影类型来实现。

Python的Mollweide投影怎么给出x,y的label

对于Python中的Mollweide投影，可以使用matplotlib库中的mollweide函数来实现。在该函数中，x和y代表经度和纬度，而标签则可以使用matplotlib库中的annotate函数实现。具体实现方法如下：

1. 使用mollweide函数将数据绘制到图表中：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制Mollweide投影
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='mollweide')

# 绘制数据
x = [0, 1, 2, 3]  # 经度
y = [0, 10, 20, 30]  # 纬度
ax.scatter(x, y)

plt.show()

2. 使用annotate函数添加标签：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制Mollweide投影
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='mollweide')

# 绘制数据
x = [0, 1, 2, 3]  # 经度
y = [0, 10, 20, 30]  # 纬度
ax.scatter(x, y)

# 添加标签
for i in range(len(x)):
    ax.annotate(f"{x[i]},{y[i]}", (x[i], y[i]))

plt.show()

以上代码将在Mollweide投影中绘制数据，并在每个点处添加标签。其中，annotate函数的第一个参数为要添加的标签文字，第二个参数为标签的位置。由于Mollweide投影下的坐标系并不是常规的笛卡尔坐标系，因此标签位置的计算需要注意。