proj = ccrs.PlateCarree()

这行代码创建了一个名为`proj`的变量，它是使用Cartopy库的`ccrs.PlateCarree()`函数创建的一个投影对象。

`ccrs.PlateCarree()`函数返回一个`PlateCarree`类的实例，表示Plate Carrée投影（也称为等经纬度投影），它是一种简单的经纬度网格投影，将经度和纬度直接映射到平面上。

你可以使用这个`proj`对象来指定地图或图形的投影，例如在绘制地图时使用这个投影来显示经纬度数据。

下面是一个使用这个投影对象创建地图的示例：

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

# 创建一个基于Plate Carrée投影的地图对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# 在地图上绘制数据或添加其他地图元素
ax.coastlines()

# 显示地图
plt.show()

在上述示例中，我们创建了一个基于Plate Carrée投影的地图对象，并在地图上添加了海岸线。请注意，我们将投影对象作为`projection`参数传递给`add_subplot()`方法，以指定使用该投影对象创建子图。

你可以根据你的具体需求调整代码和使用`proj`对象的方式。如果你需要进一步了解Cartopy库和不同的投影选项，可以查阅Cartopy文档以获取更多信息。

相关问题

proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(5.5, 5), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.add_subplot(221, projection = proj) extent = [114.5, 123, 27, 36] shp_path = "e:/z/ozone/2023年省级/2023年初省级矢量.shp" shp_reader = Reader(shp_path) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=0.8, crs=proj, zorder=2) ax.set_xticks(np.arange(extent[0]+0.5, extent[1]+1, 2)) ax.set_yticks(np.arange(extent[2], extent[3]+1, 2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extent, proj) #ax.set_title(labels,loc="left",fontsize=12,pad=1) cf = ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_data, cmap=plt.cm.RdBu_r, extend="both", levels=np.arange(10, 190, 10)) cb = fig.colorbar(cf, shrink=1.5, pad=0.08, fraction=0.04, ax=ax) q = ax.quiver(lon_w[::2], lat_w[::2], u10_mean[::2, ::2], v10_mean[::2, ::2], color="k", width=0.005, scale=50, zorder=3) ax.quiverkey(q, 0.88, 0.85, U=5, angle=0, label="5 m/s", labelpos="E", color="k", labelcolor="k", coordinates='figure') #------------------------plot----------------------- plt.subplots_adjust(left=0.15,right=0.85,top=0.8,bottom=0.2,wspace=0.15,hspace=0.2) q1,cf1=plot(ssl,ax[0][0],'2023-03-08') plt.show()

根据你提供的代码，你创建了一个名为`fig`的画布，并添加了一个子图`ax`。然后，你设置了子图的投影为`ccrs.PlateCarree()`，并定义了一个范围`extent`。

接下来，你添加了海洋特征和矢量图层到子图中，并设置了x轴和y轴的刻度和格式。然后，你使用`ax.contourf()`绘制了等值填充图，并添加了一个颜色条`cb`。你还使用`ax.quiver()`绘制了矢量场图，并添加了一个矢量场图例。

最后，你使用`plt.subplots_adjust()`函数调整了子图的布局参数，并调用了一个名为`plot()`的函数，并将返回的结果分配给了`q1`和`cf1`两个变量。

请注意，根据你之前的问题，我无法确定`plot()`函数的具体实现和返回值。请确保在使用`plot()`函数之前已经定义了该函数，并且你正确地传递了所需的参数。

如果你遇到任何错误或需要进一步帮助，请提供更多上下文或相关代码，这样我就能够更准确地指导你解决问题。

shp_path = r'C:\Program Files\SPEI\DM.shp' # 确定shp文件地址 proj = ccrs.PlateCarree() # 简写投影 extent = [88, 144, -14, 30.01] # 限定绘图范围 reader = Reader(shp_path) enshicity = cfeat.ShapelyFeature(reader.geometries(), proj, edgecolor='k', facecolor='none') ##黑边无填充 # -------------设置经纬度范围------------- lons = np.arange(92, 141, 0.5) lats = np.arange(-10.5, 28.5, 0.5) lons, lats = np.meshgrid(lons, lats) p = 2 if p == 1: out_fig = ".tif" elif p == 2: out_fig = ".svg" # print (p) # colorn = 'gist_heat_r' # colorn = 'hot_r' colorn = 'bwr' leveln = [-2.5, -1.5, -0.5, 0.5, 1.5, 2.5] leveln1 = [-2, -1, 0, 1, 2] leveln2 = ['显著下降', '不显著下降', '无变化', '不显著上升', '显著上升'] # filen = 'delta.flt' # titlen = "Resistance" titlen = "1970-2015年SPEI空间演变格局" # labeln = "天(day)" # labeln = "摄氏度(℃)" extendn = 'neither' out_filen = 'delta.png' colorbar_label_font = colorbar_label_font_C cm = mpl.cm.get_cmap(colorn, 20) # 分为7级 num:Spectral_r 2:CMRmap_r 1:gist_heat_r cm.set_bad("w") # 设置背景色 cm.set_over("darkslategray") cm.set_under("darkslategray") levels = leveln norm = BoundaryNorm(levels, ncolors=cm.N, clip=True)

这段代码是用来设置地图绘制的一些参数和样式。首先，确定了shp文件的地址，并使用ccrs.PlateCarree()设置了投影方式。然后，限定了绘图范围。接下来，使用Reader读取shp文件的几何信息，并使用cfeat.ShapelyFeature创建了一个ShapelyFeature对象，该对象用于绘制地图的边界线。然后，定义了经纬度范围，并使用np.meshgrid生成经纬度网格。根据变量p的值，确定了输出文件的格式。然后，设置了颜色映射、等级、标题、标签等参数。最后，使用mpl.cm.get_cmap获取颜色映射对象，并进行一些设置。

需要注意的是，这段代码中有一些变量和函数的定义是缺失的，比如colorbar_label_font_C和BoundaryNorm函数，可能需要根据上下文补充或者自行定义。