import cartopy.feature as cfeature什么意思

时间: 2023-12-03 14:05:18 浏览: 110
PY

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

这段代码导入了 `cartopy.feature` 模块，它提供了一些地图特征的类和函数，可以用来在地图上绘制各种特征，例如海岸线、河流、国界、地形等等。这个模块通常与 `cartopy.crs` 模块一起使用，后者提供了各种地图投影方式的支持。在使用 `cartopy` 绘制地图时，`cartopy.feature` 模块是非常有用的。
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import RPIO.GPIO as GPIO.py

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import cartopy.feature as cfeature

import cartopy.feature as cfeature 这行代码是在Python编程中导入cartopy库的一个特定功能模块。Cartopy是一个强大的地理空间分析库，它专注于处理地理坐标数据和地图投影。通过cfeature，你可以访问cartopy...

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 import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from wrf import (to_np, getvar, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords) import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' ncfile = Dataset("D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00") dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] co1 = getvar(ncfile, "co") cart_proj = get_cartopy(co1) plt.contourf(longitude,latitude, co, levels=38, cmap='hot',projection=cart_proj) plt.colorbar() # 创建一个投影 ax = plt.axes(projection=cart_proj) # 添加底图特征 ax.add_feature(cfeature.COASTLINE) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) # 设置地图范围 ax.set_extent([90, 110, 0, 30],) plt.show()

import cartopy.feature as cfeature from netCDF4 import Dataset from wrf import to_np, getvar, get_cartopy warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' ncfile...

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.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:\python...

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

import cartopy.mpl.ticker as cticker, cartopy.crs as ccrs, cartopy.feature as cfeature 2. 可以在代码中删除不必要的变量，例如 ds 和 ds_temp 都是指向同一个文件的数据集，因此只需要保留一个即可。...

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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import cartopy.feature as cfeature # 加入海岸线 ax.add_feature(cfeature.COASTLINE) # 添加国家边界 ax.add_feature(cfeature.BORDERS) **4. 数据可视化** 你可以将自定义的数据集叠加到地图上，例如...
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import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree()) ax.coastlines() ax.stock_img() 这段代码将创建一...

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当你在Matplotlib库中尝试使用ax.coastlines()添加海岸线并添加国界线(ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':'))时遇到错误，这可能是由于几个原因导致的。以下是可能的解决步骤： 1. **检查数据和...

cfeature.CONTINENT怎么指定洲界

如果你只想显示特定几个洲的洲界，可以先查看cartopy的官方文档，了解各个洲的名称缩写，例如'NA'代表北美洲，'AF'代表非洲等，然后用ax.add_feature(cfeature.NA, edgecolor='red')等方式添加。

ax.add_feature

ax.add_feature() 是 matplotlib 库中的一个函数，用于向...ax.add_feature(cfeature.BORDERS) plt.show() 在这个例子中，我们使用 PlateCarree 投影将地图投影到一个平面上，并向地图中添加一个国家的边界线。

cartopy绘制地图

import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.pyplot as plt # 创建地图投影 proj = ccrs.PlateCarree() # 创建地图子图 fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection=proj)) # 添加地理要素 ax...

ax.add_feature添加国界线

好的，您可以使用以下代码将国界线...import cartopy.feature as cfeature ax.add_feature(cfeature.BORDERS) 这将在当前地图的轴（ax）上添加国界线。您可以通过修改cfeature.BORDERS来添加其他类型的地图特征。

cartopy 绘制字符串

import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.pyplot as plt # 创建投影方式 proj = ccrs.PlateCarree() # 创建图形并设置坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=150) ax = fig.add_subplot(1, 1...

cartopy绘制底图

import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个投影 ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加底图特征 ax.add_feature(cfeature.LAND) ax.add_feature(cfeature....

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cartopy怎么设置地图精度

import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.pyplot as plt ax = plt.axes(projection=ccrs.Mercator()) 接下来，您可以使用add_feature()函数添加地图要素，例如海岸线和国界线。要设置地图精度，...

cartopy的洲际sh文件

import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.pyplot as plt # 创建地图投影 proj = ccrs.PlateCarree() # 创建图形和坐标轴 fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': proj}) # 添加地理特征...

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python Cartopy的基础使用详解

ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=2) ``` 为了显示经纬度，我们需要设置坐标轴的刻度。`set_xticks`和`set_yticks`方法用于设置经度和纬度的刻度间隔，`crs`参数指定坐标系。接着，使用`...
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