Python-Cartopy对于北极地区的可视化基础教程

王全立聊全体育

一、安装
方法一：在网好的情况下
在Anaconda prompt 输入 conda install -c conda-forge cartopy 然后enter
方法二：在网不太好的情况下
conda install geos
conda install Shapely
conda install pyshp
随后：conda install cartopy
二、投影
导入库
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from matplotlib import pyplot as plt
from netCDF4 import Dataset
import scipy.ndimage as ndimage
# Load parameters
import math
import netCDF4 as nc
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.ticker as mticker
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.path as mpath
import cmaps
投影：
proj =ccrs.NorthPolarStereo(central_longitude=0)#设置地图投影
leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (-180,180,60,90)#经纬度范围
img_extent = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat]
fig1 = plt.figure(figsize=(15,15))#设置画布大小
f1_ax1 = fig1.add_axes([0.2, 0.3, 0.5, 0.5],projection = ccrs.NorthPolarStereo(central_longitude=0))#绘制地图位置
f1_ax1.set_extent(img_extent, ccrs.PlateCarree)
f1_ax1.coastlines
g1=f1_ax1.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree, draw_labels=True, linewidth=1, color='gray',linestyle='--')
g1.xlocator = mticker.FixedLocator(np.linspace(-180,180,13))
g1.ylocator = mticker.FixedLocator(np.linspace(60, 90,4))
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
center, radius = [0.5, 0.5], 0.44
verts = np.vstack([np.sin(theta), np.cos(theta)]).T
circle = mpath.Path(verts * radius + center)
levels = np.arange(5000,5600,50)
f1_ax1.set_boundary(circle, transform=f1_ax1.transAxes)
三、变量的可视化实现
c7=f1_ax1.contourf(lon_new,lat_new,ssh_new,transform=ccrs.PlateCarree,cmap=cmaps.matlab_jet,levels=20)
position=fig1.add_axes([0.2, 0.25, 0.5, 0.025])
cb=fig1.colorbar(c7,cax=position,orientation='horizontal',format='%.1f',extend='both')#设置图标
四、与basemap库的优缺点对比（个人观点）
我觉得如果你研究的是其他地区，其实这两个库用哪个都无所谓，但是像我要重点研究北冰洋，那么我觉得cartopy更方便一些，因为它的纬度label可以直接通过两行代码去调试，相对方便一些，具体如下：

cartopy运行结果

basemap运行结果谢谢大家的浏览，对于编程我还是一个菜鸟，欢迎大家提出宝贵意见哦，这样才能进步嘛~

来源：http://www.yidianzixun.com/article/0kXmV2x6
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