cartopy绘图类型

海岸线

cartopy是英国气象局开发的一款用于地理空间数据处理的python库，支持创建并发布高质量地图，随着basemap的停止维护，cartopy已成Python中地理绘图的首选模块，其最简单的地图即为海岸线的线条图，示例如下

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.coastlines()
plt.show()

PlateCarree是可利投影，圆柱投影的原理是将地物投影到圆柱面上再展开，将这种投影作为一种坐标映射提供给坐标轴，便可得到一个cartopy定义的坐标轴对象GeoAxes

type(ax)
# <class 'cartopy.mpl.geoaxes.GeoAxes'>

GeoAxes显然继承自Axes，除了matplotlib中的函数之外，还封装了一些用于地图绘制的函数。

地形图

coastlines即海岸线，由此得到的地图是极致的线条风格，光秃秃得什么都没有，并不好看。通过stock_img函数，可以为地图添加低分辨率的地形图背景，示例如下，看上去十分不错，但需要注意，这个图目前就只有这一张。

ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(180))
ax.stock_img()
plt.show()

重载绘图函数

matplotlib中提供了非常多的绘图函数，cartopy对下列诸图进行了重载，有关这些图形的示例，可参考：python35种绘图函数总结，3D、统计、流场，实用性拉满

绘图函数	图形类别
scatter	散点图
barbs	风场图
quiver	向量场图
streamplot	流场图
contour	等高线
contourf	填充等高线
pcolor	矩阵伪彩图
pcolormesh	矩阵伪彩图
hexbin	钻石图

和Axes中的绘图函数相比，这些重载后的方法普遍添加了transform参数，下面以风场图为例，进行绘制，此图来自于官网，但对其绘图代码进行了精简。

首先创建示例数据

import numpy as np
import cartopy.crs as ccrs
def sample_data(shape=(20, 30)):
    crs = ccrs.RotatedPole(pole_longitude=177.5, pole_latitude=37.5)
    x = np.linspace(311.9, 391.1, shape[1])
    y = np.linspace(-23.6, 24.8, shape[0])
    X, Y = np.deg2rad(np.meshgrid(x, y))
    u = 10 * (2 * np.cos(2 * X + 3 * (Y + 30)) ** 2)
    v = 20 * np.cos(6 * np.deg2rad(X))
    return x, y, u, v, crs

下面是绘图代码

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent([-90, 80, 10, 85], crs=ccrs.PlateCarree())
ax.stock_img()
ax.coastlines()

x, y, u, v, vector_crs = sample_data(shape=(10, 14))
ax.barbs(x, y, u, v, length=5,
    sizes=dict(emptybarb=0.25, spacing=0.2, height=0.5),
    lw=0.95, transform=vector_crs)
plt.show()