气象绘图（一）-cartopy入门
概念引入
Axes/Subplot概念：
Axes/Subplot与Figure的关系
Axes/Subplot的异同：
共同点：两者都相当于画布figure上的画纸ax，概念上是相同的。
不同点：两者在创建画纸ax上略有不同。
Axes创建方式：
plt.axes(rect,projection=None,polar=False,**kwargs)
Parameters:
rect : None or 列表 = [left, bottom, width, height]，取值范围为0到1
projection : 投影类型
分别使用subplot和axes创建子图
示例一，使用add_subplot()方法
1）导包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
2）创建示例数据
# 创建示例数据
x = np.arange(1, 10, 0.1) # start = 1, end = 10, step = 0.1
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
3）使用add_subplot()方法创建子图
fig = plt.figure(figsize=(16, 9)) # 创建一个画布
ax1 = fig.add_subplot(211) # 创建子图1
ax1.plot(x, y1, 'r', linestyle='--')
ax2 = fig.add_subplot(212) # 创建子图2
ax2.plot(x, y2, 'b', linestyle='-.')
add_subplot()方法创建的子图.png
示例二，使用subplot()方法创建子图
plt.figure(figsize=(16, 9)) # 创建一个画布
# 使用subplot创建
plt.subplot(211)
plt.plot(x, y1, 'r', linestyle='--')
plt.subplot(212)
plt.plot(x, y2, 'b', linestyle='-.')
或：
plt.figure(figsize=(16, 9)) # 创建一个画布
# 使用subplot创建
ax1 = plt.subplot(211)
ax1.plot(x, y1, 'r', linestyle='--')
ax2 = plt.subplot(212)
ax2.plot(x, y2, 'b', linestyle='-.')
使用subplot()方法创建的子图.png
示例三，使用add_axes()方法创建子图
# 创建示例数据
x = np.arange(1, 10, 0.1) # start = 1, end = 10, step = 0.1
y1 = 1 / x
y2 = np.cos(x)
# ------------------画图------------------
fig = plt.figure(figsize=(16, 9)) # 创建一个画布
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.6, 0.75])
ax1.plot(x, y1, 'b', linestyle='-.')
ax2 = fig.add_axes([0.38, 0.5, 0.3, 0.3])
ax2.plot(x, y2, 'r', linestyle='--')
示例四，使用axes()方法创建子图
plt.figure(figsize=(16, 9)) # 创建一个画布
ax1 = plt.axes([0.1, 0.1, 0.6, 0.75])
ax1.plot(x, y1, 'b', linestyle='-.')
ax2 = plt.axes([0.38, 0.5, 0.3, 0.3])
ax2.plot(x, y2, 'r', linestyle='--')
使用axes()方法创建.png
非规则拼图
# 非规则拼图
fig = plt.figure(figsize=(16, 9)) # 创建一个画布
ax1 = fig.add_subplot(221) # 创建子图1
ax2 = fig.add_subplot(222) # 创建子图2
ax3 = fig.add_subplot(212) # 创建子图3
ax1.plot(x, np.sin(x), 'r', linestyle='-.')
ax2.plot(x, np.cos(x), 'b', linestyle='--')
ax3.plot(x, np.log(x), 'g', )
非规则拼图1.png
或
# 非规则拼图
fig = plt.figure(figsize=(16, 9)) # 创建一个画布
ax1 = fig.add_subplot(221) # 创建子图1
ax2 = fig.add_subplot(223) # 创建子图2
ax3 = fig.add_subplot(122) # 创建子图3
ax1.plot(x, np.sin(x), 'r', linestyle='-.')
ax2.plot(x, np.cos(x), 'b', linestyle='--')
ax3.plot(x, np.log(x), 'g', )
非规则拼图2.png
画你的第一张地图
四种投影：
等经纬度投影（PlateCarree）（默认）、兰伯特投影（Lambert）、墨卡托投影（Mercator）、极射赤面投影
class cartopy.crs.Projection，定义投影类
1）等经纬度投影
class cartopy.crs.PlateCarree(central_longitude=0.0, globe=None)
Parameters:
central_longitude：中心经度
2）兰伯特投影
class cartopy.crs.LambertConformal(central_longitude=-96.0, central_latitude=39.0, false_easting=0.0, false_northing=0.0, secant_latitudes=None, standard_parallels=None, globe=None, cutoff=-30)
3）墨卡托投影
class cartopy.crs.Mercator(central_longitude=0.0, min_latitude=-80.0, max_latitude=84.0, globe=None, latitude_true_scale=0.0)
4）极射赤面投影
class cartopy.crs.Stereographic(central_latitude=0.0, central_longitude=0.0, false_easting=0.0, false_northing=0.0, true_scale_latitude=None, globe=None)
在上述基础知识铺垫后，你就可以画你的第一张地图了！让我们先画一张世界地图吧！
1）导入本次画图所需要的包
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
2）画一张世界地图
fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) # 设置画布
proj = ccrs.PlateCarree() # 创建一个投影
ax = plt.axes(projection=proj) # 创建一个画纸， 并指明投影类型
ax.coastlines() # 画海岸线
plt.show() # 显示图像
世界地图.png
在上述代码中，你就画出了第一张地图，但是这张图还明显缺少刻度信息，在下面的代码中将添加坐标信息。
(部分语句参考链接：https://matplotlib.org/3.3.2/api/ticker_api.html)
1）导包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter # 刻度格式
import matplotlib.ticker as mticker # 添加网格线
2）画图
fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) # 设置画布
proj = ccrs.PlateCarree() # 创建一个投影
ax = plt.axes(projection=proj) # 创建一个画纸， 并指明投影类型
ax.coastlines() # 画海岸线
# 设置范围
extent = [-180, 180, -90, 90]
# 设置刻度
dx = 60
dy = 30
offset = min(dx, dy)
xticks = np.arange(extent[0], extent[1] + offset, dx) # 创建x轴刻度
yticks = np.arange(extent[2], extent[3] + offset, dy) # 创建y轴刻度
# 添加刻度
ax.set_xticks(xticks, crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticks(yticks, crs=ccrs.PlateCarree())
# 设置刻度字体大小
# 方法一
# ax.tick_params(axis='x', labelsize=15)
ax.tick_params(labelsize=15)
# 方法二
# plt.xticks(fontsize = 15)
# plt.yticks(fontsize = 15)
# 设置刻度格式为经纬度格式
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter(zero_direction_label=True))
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
# 设置画图范围
ax.set_extent(extent)
# 添加网格线
# gl = ax.gridlines(crs=proj, draw_labels=False, linewidth=1, linestyle=':', color='k', alpha=0.8)
# gl.xlocator = mticker.FixedLocator(xticks) # 设置
# gl.ylocator = mticker.FixedLocator(yticks)
添加坐标后的第一张地图.png
将刻度设置封装为函数方便调用
# # 函数封装，方便调用
def add_geo_ticks(ax, proj, extent, lat_span = 5, lon_span = 5):
'''
在图中添加刻度信息
Version 1.0
'''
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter # 刻度格式
offset = min(lon_span, lat_span)
xticks = np.arange(extent[0], extent[1] + offset, lon_span) # 创建x轴刻度
yticks = np.arange(extent[2], extent[3] + offset, lat_span) # 创建y轴刻度
# 添加刻度
ax.set_xticks(xticks, crs=proj)
ax.set_yticks(yticks, crs=proj)
# 设置刻度格式为经纬度格式
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter(zero_direction_label=True))
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
# 设置画图范围
ax.set_extent(extent)
上述代码变为：
fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) # 设置画布
proj = ccrs.PlateCarree() # 创建一个投影
ax = plt.axes(projection=proj) # 创建一个画纸， 并指明投影类型
ax.coastlines() # 画海岸线
# 设置范围
extent = [-180, 180, -90, 90]
# 添加地理坐标
add_geo_ticks(ax, proj, extent, lat_span = 30, lon_span = 60)
# 设置刻度字体大小
ax.tick_params(labelsize=15)
添加地理特征
cartopy包里自带了七种特征，它们分别如下：
（参考链接：https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/matplotlib/feature_interface.html#cartopy.feature.LAND）
地理特征.png
add_feature()函数说明：
参考(https://scitools.org.uk/cartopy/docs/v0.16/matplotlib/geoaxes.html#cartopy.mpl.geoaxes.GeoAxes.add_feature)
add_feature()函数说明.png
添加地理特征代码：
import cartopy.feature as cfeature
fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) # 设置画布
proj = ccrs.PlateCarree() # 创建一个投影
ax = plt.axes(projection=proj) # 创建一个画纸， 并指明投影类型
ax.coastlines() # 画海岸线
# 设置范围
extent = [-180, 180, -90, 90]
# 添加地理坐标
add_geo_ticks(ax, proj, extent, lat_span = 30, lon_span = 60)
# 设置刻度字体大小
ax.tick_params(labelsize=15)
ax.add_feature(cfeature.LAND)
ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')
ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)
添加地理特征后的地图.png
