创建地图画布:

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

ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

其中的cartopy.crs为Coordinate Reference System，创建地图图层时选择参数projection为地图设置所需投影，各类投影类型见API Reference。

投影常用类型有：

• ccrs.PlateCarree() 圆柱投影
• ccrs.LambertConformal() 兰伯特正形投影
• ccrs.Mercator() 墨卡托投影
• ccrs.Orthographic() 正交投影
• ccrs.Geostationary() 同步轨道投影
• ccrs.NearsidePerspective() 近处透视投影

投影与转换

创建地图时需要使用参数projection，标注数据时将数据坐标按照投影类型转换，使数据画在正确的位置，使用transform。

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

ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.stock_img()

ny_lon, ny_lat = -75, 43
delhi_lon, delhi_lat = 77.23, 28.61

plt.plot([ny_lon, delhi_lon], [ny_lat, delhi_lat],
         color='blue', linewidth=2, marker='o',
         transform=ccrs.Geodetic(),
         )

plt.plot([ny_lon, delhi_lon], [ny_lat, delhi_lat],
         color='gray', linestyle='--',
         transform=ccrs.PlateCarree(),
         )

plt.text(ny_lon - 3, ny_lat - 12, 'New York',
         horizontalalignment='right',
         transform=ccrs.Geodetic())

plt.text(delhi_lon + 3, delhi_lat - 12, 'Delhi',
         horizontalalignment='left',
         transform=ccrs.Geodetic())

plt.show()

img1

其中，transform中的ccrs.Geodetic()为球形拓扑转换，即如使用plot画两点间连线，使用此转换得到的是大圆，而ccrs.PlateCarree()得到的是正交经纬网下的直线连线再按照投影转变。

要使用经纬网格的二维数据绘制，在不同投影下都是用ccrs.PlateCarree()来确保与投影相符。

经纬网格

经纬网绘制例子：Cartopy map gridlines and tick labels
绘制经纬网使用方法gridlines()，所有参数均为可选：

• crs: 网格的坐标系统，默认crs.PlanteCarree()，一般不同投影下不用改

• draw_labels:

  • string: "x" or "y"
  • list: ["x", "y", "top", "bottom", "left", "right", "geo"]
  • dict: {"bottom": "x", "left": "y"}
• xlim: (min, max)
• ylim: (min, max)
• ylocs: 经线位置，可传入数组
• xlocs: 纬线位置

与matplotlib的线类型属性通用：

• color: 线颜色
• linestyle: 线样式，见Linestyles，虚线可用(0, (a, b))，其中a,b为整数，a为虚线划线长度，b为虚线间隔长度。
• linewidth

设置仅在左边与底边显示经纬标签：

gl = ax.gridlines(draw_labels=True, ylocs=[20, 22, 24, 26], color="#444444", linestyle=(0, (1, 3)))
gl.top_labels = False
gl.right_labels = False
gl.xlabel_style = {'size': 15, 'color': 'gray'}
gl.ylabel_style = {'size': 12, 'family': "Times New Roman"}

设置地图范围

ax.set_extend([minLon, maxLon, minLat, maxLat])