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当绘图时#xff0c;往往并不需要绘制整块区域#xff0c;而是想聚焦于局部地区#xff0c;此时我们需要绘制扇形图。 在cartopy中#xff0c;只提供普通正方形的框架#xff0c;如果我们需要其他#xff0c;边界#xff0c;需要自己去绘制#xff0c;最常见的是…问题
当绘图时往往并不需要绘制整块区域而是想聚焦于局部地区此时我们需要绘制扇形图。 在cartopy中只提供普通正方形的框架如果我们需要其他边界需要自己去绘制最常见的是使用set_boundary绘制边界set_extend规定边界如
latmin 10
latmax 60
lonmin 70
lonmax 140
lats np.linspace(latmax, latmin, latmax - latmin 1)
lons np.linspace(lonmin, lonmax, lonmax - lonmin 1)
vertices [(lon, latmin) for lon in range(lonmin, lonmax 1, 1)] \[(lon, latmax) for lon in range(lonmax, lonmin - 1, -1)]
boundary mpath.Path(vertices)
ax.set_boundary(boundary, transformccrs.PlateCarree())
ax.set_extent(extent)需要注意的是在使用set_boundary裁剪边界后需要使用set_extend规定边界否则会出现如下情况
但是这种方法有着自己的bug与缺陷比如
需要自己添加网格和经纬度标签set_boundary和 set_extend一起使用时绘制到边界消失如cartopy二次曲线外观保持添加坐标时可能会有A LinearRing must have at least 3 coordinate tuples的报错。
解决方式
实际上这个问题原因还是由于投影转换的问题在set_extend时绘制的上下边界仍然是方形、未被正确投影的边界与我们的set_boundary存在冲突最根本的原因还是在于cartopy对于投影计算的一些缺陷。 这类问题的解决在GeoAxes.set_extent on non-cylindrical projections得到了充分的讨论与解决主要是使用了这几行代码
lon1, lon2, lat1, lat2 [-20, 20, 50, 80]
rect mpath.Path([[lon1, lat1], [lon2, lat1],[lon2, lat2], [lon1, lat2], [lon1, lat1]]).interpolated(50)
proj_to_data ccrs.PlateCarree()._as_mpl_transform(ax) - ax.transData
rect_in_target proj_to_data.transform_path(rect)将我们绘制的边界进行了转换。 我自己绘制到图形示例如下
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.path as mpath
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.mpl.ticker as ctk
import cartopy.feature as cfeature
import cmapscmap cmaps.BlueDarkRed18
leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat [0,120,65,85]rect mpath.Path([[leftlon, lowerlat], [rightlon, lowerlat],[rightlon, upperlat], [leftlon, upperlat], [leftlon, lowerlat]]).interpolated(50)projccrs.NearsidePerspective(central_longitude(leftlonrightlon)*0.5,central_latitude(lowerlatupperlat)*0.5)
fig plt.figure(figsize(8,8),dpi300)#设置画布大小
ax fig.add_axes([0.2,0.3,0.5,0.5],projection proj)
#ax.set_extent(extent, ccrs.PlateCarree())#这样截出来是方形的
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale(110m))proj_to_data ccrs.PlateCarree()._as_mpl_transform(ax) - ax.transData
rect_in_target proj_to_data.transform_path(rect)
ax.set_boundary(rect_in_target)
ax.set_xlim(rect_in_target.vertices[:,0].min(), rect_in_target.vertices[:,0].max())
ax.set_ylim(rect_in_target.vertices[:,1].min(), rect_in_target.vertices[:,1].max())glax.gridlines(draw_labelsTrue, x_inlineFalse, y_inlineFalse, linestyledashed)
gl.top_labelsFalse
gl.right_labelsFalse
gl.rotate_labelsFalse
gl.xlocatorctk.LongitudeLocator(4)
gl.ylocatorctk.LatitudeLocator(6)
gl.xformatterctk.LongitudeFormatter(zero_direction_labelTrue)
gl.yformatterctk.LatitudeFormatter()
ax.set_title(AMJ-pc1 SON-SIC,loccenter,fontsize 12)c1 ax.contourf(lon1,lat1, s, zorder0,levels np.arange(-0.09,0.12,0.03),extend both,cmapcmap,transformccrs.PlateCarree())
c1b ax.contourf(lon1,lat1, p,[0,0.1 ,1], zorder1,hatches[..., None],colorsnone,transformccrs.PlateCarree())positionfig.add_axes([0.2, 0.2, 0.5, 0.02])
fig.colorbar(c1,caxposition,orientationhorizontal)#,format%.2f,)
plt.show()另外我们需要指出的是**该方法不适用于极地投影即NorthPolarStereo由于NorthPolarStereo本身投影特性只需一个参数本身并不适合。 **
极地局部绘制不推荐
我们绘制极地投影时同样也是使用set_boundary绘制圆形边界那么当我们想要绘制扇形时可以通过只绘制一部分的圆形通过调整绘制圆的参数来局部绘制。 详细例子可见极地局部图绘制 在我进行实验后发现它存在一些缺陷 1、难以准确截出自己需要的区域 2、图形位置不好确定。 3、同样不好添加网格标签。 该方法本质是绘制整个圆形边界而只显示部分区域在绘图时会给人不过完整的感觉。 直接绘制如下图需要自行裁剪或调整绘制 请根据喜好自行选择
