【备忘】python绘制地图实例

作为python绘制地图的备忘录
python调用在线地图api教程

例一：使用cartopy内置底图，绘制流域范围

思路：

1. 建立画布
2. 确定参数，如投影，显示范围，分辨率等
3. 添加底图，这里采用内置低分辨率底图.stock_img()
4. 添加其他要素，如河、湖等，并调整显示参数
5. 添加经纬度等其他信息

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter

fig = plt.figure()
proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=0)
extents = [65, 110, 25, 45]
res = '10m'

ax = fig.add_subplot(111, projection=proj)
ax.set_extent(extents, crs=proj)

# 添加地形图
ax.stock_img()

# 添加河湖
ax.add_feature(cfeature.LAKES.with_scale(res), edgecolor=None,color='cyan')
ax.add_feature(cfeature.RIVERS.with_scale(res),lw=1)

for ea in tp.iloc[[0,1,3,5,7,8,9]]['geometry']:
    feat = cartopy.feature.ShapelyFeature([ea], proj, facecolor='chartreuse', edgecolor='black', lw=0.2,alpha=0.4)
    ax.add_feature(feat)


path = '/group1/longjs/TP_shape/Union/'
tp = gpd.read_file(path+'TP_basins.shp')  # 本地shape文件，为流域边界

# 添加经纬度
ax.set_xticks(np.arange(65, 110, 10), crs=proj)
ax.set_yticks(np.arange(25, 45, 2.5), crs=proj)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())

plt.show();

运行结果

例二：调用天地图作为底图，绘制流域范围

思路：

1. 难点在于调用API，网站提供了多个接口，可根据需要调用
2. 相较内置的底图，该方法能够得到更清晰的底图
3. 后续可考虑调用如谷歌、高德等接口

import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
import cartopy.io.img_tiles as cimgt

# 定义画布
fig = plt.figure()
proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=0)
extents = [65, 110, 25, 45]
ax = fig.add_subplot(111, projection=proj)
ax.set_extent(extents, crs=proj)

# 调用地图
ax.add_image(cimgt.MAP_ter_w(),5)   # 数字为地图分层

path = '/group1/longjs/TP_shape/Union/'
tp = gpd.read_file(path+'TP_basins.shp')  # 本地shape文件，为流域边界

# 依次绘制不同流域
for ea in tp.iloc[[0,1,3,5,7,8,9]]['geometry']:
    feat = cartopy.feature.ShapelyFeature([ea], proj, facecolor="lime", edgecolor='black', lw=0.2,alpha=0.4)
    ax.add_feature(feat)

# 添加细节
lon_lat = ax.gridlines(draw_labels=True, linewidth=1, color='k', alpha=0.2, linestyle='--')
lon_lat.xlabels_top = False
lon_lat.ylabels_right = False 
lon_lat.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER 
lon_lat.yformatter = LATITUDE_FORMATTER

plt.show();

运行结果

例三：绘制欧洲各国位置

思路：

1. 内置的国界里，中国的版图并不全，后续需要调用在线网站的边界，或其他途径下载
2. 根据不同国家赋予不同颜色，以示区分
3. 叠加地形底图，让画面更美观
4. 根据需要添加海岸线

import cartopy
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.feature import ShapelyFeature
from matplotlib import pyplot as plt
import geopandas as gpd
import cartopy.io.img_tiles as cimgt

# 定义画布
fig = plt.figure()
proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=0)
extents = [-30, 60, 30, 80]
ax = fig.add_subplot(111, projection=proj)
ax.set_extent(extents, crs=proj)

# 添加底图
ax.stock_img()

# 添加数据
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
europe = world[(world['continent'] == 'Europe')]

# 依次画出欧洲不同国家边界，并给予不同颜色。需要注意，中国的边界不完整！
for ea in europe['geometry']:    
    color = ["#"+''.join([random.choice('0123456789ABCDEF') for j in range(6)])]
    feat = cartopy.feature.ShapelyFeature([ea], proj, facecolor=color,edgecolor='black', lw=0.2,alpha=0.5)
    ax.add_feature(feat)

# ax.add_image(cimgt.MAP_cva_w(),6)
# 添加海岸线 
# ax.add_feature(cartopy.feature.COASTLINE)

plt.show();

运行结果