一款神奇的地理数据可视化python库

在地理信息系统（GIS）和地理数据可视化领域，Python的易用性和强大的库支持使其成为处理地理数据的理想选择之一。今天我们介绍Cartopy库，它为地理数据可视化提供了强大的支持。无论是对于GIS专业人士还是对地理数据可视化感兴趣的初学者，Cartopy都能提供所需的功能与工具。

简介

Cartopy是一个开源库，用于地理数据可视化和地图制作。它提供了强大的地理投影和地图绘制功能，使用户能够轻松创建高质量地图。Cartopy建立在Matplotlib之上，用户可以利用Matplotlib的丰富功能来进一步定制和美化地图。

特点

Cartopy具有许多独特的特点，使其成为地理数据可视化的首选库：

强大的地理投影支持：Cartopy支持多种地理投影，包括墨卡托投影、兰伯特投影和极射赤面投影等。可以根据需要选择合适的投影来展示地理数据。
易于使用的地图绘制功能：Cartopy提供了一系列简单的函数和类，用于绘制地图、添加地理特征和标注。可以轻松地绘制出具有专业外观的地图。
高度可定制：Cartopy基于Matplotlib，因此可以使用Matplotlib的绘图功能来进一步定制和美化地图。用户可以更改地图的颜色、样式和布局，以满足需求。
支持多种数据格式：Cartopy支持多种地理数据格式，包括shapefile、GeoJSON和netCDF等。用户可以轻松地加载和显示这些数据格式中的地理数据。

工作原理

Cartopy的工作原理基于两个核心概念：投影和变换。当使用Cartopy绘制地图时，你首先需要选择一个合适的地理投影。地理投影是一种将地球表面上的点映射到二维平面上的方法。Cartopy提供了多种地理投影供用户选择。

一旦选择了投影，Cartopy会将地理数据从其原始坐标系变换到被选择的投影坐标系中。这个过程称为坐标变换。Cartopy会自动处理这些变换，使用户能够轻松地绘制出符合所选投影的地图。

安装

使用pip包管理器来安装Cartopy。在命令行中运行：

python">pip install Cartopy

验证安装
新建一个python文件,我这里使用的是jupyter.键入如下代码# 导入所需的库

python">import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs# 创建画布以及ax
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())# 调用ax的方法画海岸线
ax.coastlines()plt.show()

如果结果如下则表示安装成功

Cartopy依赖于其他几个库，包括Matplotlib和Proj。在安装Cartopy时，pip会自动安装这些依赖库。

如何使用

我们来看看如何使用Cartopy绘制一个简单的地图。首先，导入Cartopy和其他必要的库：

python"># 导入Cartopy中的坐标参考系统模块
import cartopy.crs as ccrs
# 导入Matplotlib的绘图模块
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，创建一个地图对象和一个轴对象：

python"># 创建一个Matplotlib的图形对象fig
fig = plt.figure()
# 在fig中添加一个子图ax，该子图占整个图形对象的位置为1行1列的第1个位置
# 使用ccrs.PlateCarree()指定子图的投影为Plate Carree投影（一种简单的等距圆柱投影）
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

在这里，我们使用了一个简单的地理投影——PlateCarree。现在，我们可以使用ax对象来绘制地图和其他地理特征：

python"># 在ax子图上绘制海岸线
ax.coastlines()
# 添加一个默认的底图，通常是蓝色的海洋和绿色的陆地
ax.stock_img()
# 显示最终的图形
plt.show()

这将显示一个简单的世界地图，其中包含了海岸线和背景图像。

其他示例

除了绘制简单的地图外，Cartopy还提供了许多其他功能。例如，可以使用Cartopy来添加特定地区的地理特征：

python"># 导入Cartopy的地理特征模块
import cartopy.feature as cfeature# 在ax子图上添加陆地特征，通常以灰色或淡色显示陆地
ax.add_feature(cfeature.LAND)
# 在ax子图上添加海洋特征，通常以蓝色显示海洋
ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
# 在ax子图上添加海岸线特征，通常以线条显示海岸线
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
# 在ax子图上添加国界特征，通常以虚线表示国界
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle='--')

还可以使用Cartopy来绘制特定区域的地图。例如，使用以下代码来绘制欧洲的地图：

python"># 定义地图的边界范围，格式为[西经, 东经, 南纬, 北纬]
extent = [10, 30, 35, 60]# 设置ax子图的范围为上面定义的extent
# crs=ccrs.PlateCarree()指定边界范围使用的是Plate Carree投影
ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree())

在这里，我们设置了地图的边界，使其只显示欧洲地区。

高级用法

Cartopy还提供了一些高级功能，使你能够更灵活地处理地理数据。例如，可以使用Cartopy来加载和显示shapefile文件：

python"># 导入Cartopy的shapefile读取模块
import cartopy.io.shapereader as shpreader# 使用shpreader.natural_earth函数获取自然地球数据集中国家边界的shapefile文件路径
# resolution='110m'指定数据的分辨率，'cultural'表示文化特征，'admin_0_countries'表示国家边界
shpfilename = shpreader.natural_earth(resolution='110m',category='cultural',name='admin_0_countries')# 创建一个shapefile读取器对象
reader = shpreader.Reader(shpfilename)# 获取shapefile中的所有记录
countries = reader.records()# 遍历每个国家记录
for country in countries:# 将每个国家的几何形状添加到ax子图中# country.geometry是国家的多边形形状# ccrs.PlateCarree()指定几何形状的坐标参考系统# facecolor='white'设置国家多边形的填充颜色为白色# edgecolor='black'设置国家多边形的边界颜色为黑色ax.add_geometries(country.geometry, ccrs.PlateCarree(),facecolor='white', edgecolor='black')