這個問題涉及繪制一些使用Lambert Conformal(LCC)CRS的數據.雖然這些問題特別適用于在多個投影中繪制LCC數據,但它也適用于一般的折紙使用,因為我希望更好地理解使用折疊繪圖的邏輯/過程.

下面是我正在嘗試做的一些代碼示例.第一個例子是簡單地繪制一些LCC數據.我使用的數據可在鏈接here中找到.

import cartopy.crs as ccrs

import cartopy.feature as cf

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

proj = ccrs.LambertConformal(central_latitude = 25,

central_longitude = 265,

standard_parallels = (25, 25))

# Data and coordinates (from download link above)

with np.load('nam_218_20120414_1200_006.npz') as nam:

dat = nam['dpc']

lat = nam['lat']

lon = nam['lon']

ax = plt.axes(projection = proj)

ax.pcolormesh(lon, lat, dat, transform = ccrs.PlateCarree())

ax.add_feature(cf.NaturalEarthFeature(

category='cultural',

name='admin_1_states_provinces_lines',

scale='50m',

facecolor='none'))

ax.coastlines('50m')

ax.add_feature(cf.BORDERS)

plt.show()

產生的情節可以在這里看到：

LCC地圖上的美國露點

使用cartopy時我的第一個困惑是為什么在繪圖時我總是要轉換為PlateCarree？我最初的想法是pcolormesh調用的transform關鍵字需要LCC投影信息而不是PlateCarree.

接下來,如果我想在另一個投影中繪制我的LCC數據,例如正交,我會像下面這樣做嗎？

# First, transform from LCC to Orthographic

transform = proj.transform_points(ccrs.Orthographic(265,25), lon, lat)

x = transform[..., 0]

y = transform[..., 1]

ax = plt.axes(projection = ccrs.Orthographic(265,25))

ax.pcolormesh(x, y, dat, transform = ccrs.PlateCarree())

ax.add_feature(cf.NaturalEarthFeature(

category='cultural',

name='admin_1_states_provinces_lines',

scale='50m',

facecolor='none'))

ax.coastlines('50m')

ax.add_feature(cf.BORDERS)

ax.set_global()

產生的情節可以在這里看到：

美國露點地圖上的露點

我認為正交圖看起來是正確的,但我想確定我理解正確重新投影的過程.

總之,我想知道以下事項：

>繪圖時你總是要轉變為PlateCarree嗎？為什么或者為什么不？

>重新投影是否只需要調用transform_points方法或是否涉及其他步驟？

更新1

根據@swatchai的答案,似乎我的問題2的答案是不需要transform_points.可以在許多matplotlib繪圖方法中使用transform關鍵字參數.這就是我原來的想法.但是,跳過transform_points并不適用于我.見下面的例子：

ax = plt.axes(projection = ccrs.Orthographic(265,25))

ax.pcolormesh(lon, lat, dat, transform = proj)

ax.add_feature(cf.NaturalEarthFeature(

category='cultural',

name='admin_1_states_provinces_lines',

scale='50m',

facecolor='none'))

ax.coastlines('50m')

ax.add_feature(cf.BORDERS)

ax.set_global()

這產生了這個情節：

正交圖沒有transform_points步驟

問題似乎是lat和lon輸入沒有轉換成網格坐標,所以它們只能繪制在圖的極小區域內.那么,要擴展問題2,如果您應該跳過transform_points,那么基于我上面的例子,是否存在cartopy繪圖方法中的錯誤？或者我還缺少一步？

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python绘图设置正交坐标等距_python – 使用cartopy在其他项目中绘制投影数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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