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一、Cartopy库简介

Cartopy是一个功能强大的Python地理空间数据处理和可视化库，主要用于绘制地图、处理地理数据以及进行空间分析。它与Matplotlib无缝集成，支持多种地图投影、地理特征（如海岸线、湖泊、国家边界等）以及地理数据的叠加显示。无论是科研人员、数据分析师还是地理信息系统（GIS）开发者，Cartopy都能提供强大的支持。资源绑定附上完整cartopy库学习资源供读者参考学习！

Cartopy的主要特点：

1. 支持多种地图投影：包括常见的墨卡托投影、等距圆柱投影、极地投影等。

2. 丰富的地理特征：内置海岸线、湖泊、河流、国家边界等地理数据。

3. 与Matplotlib无缝集成：可以使用Matplotlib的绘图功能增强地图的可视化效果。

4. 支持多种数据格式：包括GeoJSON、Shapefile、NetCDF等。

5. 易于扩展：支持自定义地理特征和数据源。

安装Cartopy：

bash

pip install cartopy

二、常见操作示例

示例1：绘制基础地图

这是最简单的地图绘制示例，展示如何创建一个空白地图并添加基本的地理特征。

Python示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as mpl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeaturempl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 创建地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})# 添加地理特征
ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='lightgray')
ax.add_feature(cfeature.OCEAN, facecolor='skyblue')
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')
ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)# 设置标题
ax.set_title('基础地图示例')plt.show()

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示例2：绘制带投影的地图

使用不同的地图投影，比如等距圆柱投影。

Python示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as mpl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeaturempl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 创建地图，使用等距圆柱投影
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), subplot_kw={'projection': ccrs.EqualEarth()})# 添加地理特征
ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='lightgreen')
ax.add_feature(cfeature.OCEAN, facecolor='lightblue')
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.5)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':', alpha=0.5)# 设置标题
ax.set_title('等距圆柱投影地图')plt.show()

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示例3：在地图上绘制点和线

在地图上标记特定的地理点或绘制路径。

Python示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as mpl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeaturempl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 创建地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})# 添加地理特征
ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='lightgray')
ax.add_feature(cfeature.OCEAN, facecolor='skyblue')
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')# 绘制点（北京和纽约）
beijing = (116.4, 39.9)
new_york = (-74.0, 40.7)
ax.plot(beijing[0], beijing[1], 'ro', markersize=8, label='海口')
ax.plot(new_york[0], new_york[1], 'bo', markersize=8, label='巴塞罗那')# 绘制连接线
ax.plot([beijing[0], new_york[0]], [beijing[1], new_york[1]], 'k--', transform=ccrs.Geodetic(), label='大圆航线')# 设置标题和图例
ax.set_title('地图上的点和线')
ax.legend()plt.show()

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三、高级示例

示例4：绘制全球温度分布

使用NetCDF数据绘制全球温度分布图。

Python示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as mpl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import numpy as np
import netCDF4 as ncmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 加载NetCDF数据（示例数据）
data = nc.Dataset('example_temperature.nc')
lons = data.variables['lon'][:]
lats = data.variables['lat'][:]
temp = data.variables['temperature'][:]# 创建地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8), subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})# 添加地理特征
ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='lightgray')
ax.add_feature(cfeature.OCEAN, facecolor='skyblue')
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)# 绘制温度分布
contour = ax.contourf(lons, lats, temp[0], levels=20, cmap='coolwarm', transform=ccrs.PlateCarree())
cbar = plt.colorbar(contour, ax=ax, orientation='horizontal', pad=0.05)
cbar.set_label('Temperature (°C)')# 设置标题
ax.set_title('全球温度分布')plt.show()

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示例5：制作动画地图

使用Matplotlib的动画功能制作地图动画。

Python示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as mpl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimationmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 创建地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})# 添加地理特征
ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='lightgray')
ax.add_feature(cfeature.OCEAN, facecolor='skyblue')
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)# 初始化动画
def init():return []# 更新动画
def update(frame):ax.clear()ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='lightgray')ax.add_feature(cfeature.OCEAN, facecolor='skyblue')ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)# 绘制动态点（示例：移动的点）x = np.sin(frame / 10) * 170y = np.cos(frame / 10) * 85ax.plot(x, y, 'ro', markersize=10, label=f'Frame {frame}')ax.legend()return []# 创建动画
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=50, init_func=init, blit=True)
plt.title('动态地图动画')
plt.show()

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示例6：叠加遥感影像

在地图上叠加遥感影像。

Python示例代码 

import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as pl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.io.img_tiles import Stamenpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
pl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 创建地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8), subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})# 添加遥感影像
tiler = Stamen('terrain-background')
ax.add_image(tiler, 6)# 添加地理特征
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')# 设置范围（以中国为例）
ax.set_extent([70, 140, 15, 55], crs=ccrs.PlateCarree())# 设置标题
ax.set_title('叠加遥感影像的地图')plt.show()

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四、Cartopy常用函数及参数总结

以下是Cartopy库中常用函数及其参数的总结，帮助你快速查找和使用。

函数	参数	作用	示例值
ccrs.PlateCarree()	无	创建墨卡托投影	ccrs.PlateCarree()
ccrs.EqualEarth()	无	创建等距圆柱投影	ccrs.EqualEarth()
ccrs.Orthographic()	central_latitude, central_longitude	创建极地投影	ccrs.Orthographic(90, 0)
ax.add_feature()	feature, facecolor, edgecolor, zorder	添加地理特征	ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='lightgray')
ax.coastlines()	resolution, color, linewidth	添加海岸线	ax.coastlines(resolution='50m', color='black')
ax.stock_img()	无	添加默认背景图	ax.stock_img()
ax.set_extent()	extent, crs	设置地图范围	ax.set_extent([70, 140, 15, 55], crs=ccrs.PlateCarree())
ax.gridlines()	draw_labels, xlocs, ylocs, color	添加网格线	ax.gridlines(draw_labels=True)
cfeature.NaturalEarthFeature()	category, name, scale, facecolor	创建自定义地理特征	cfeature.NaturalEarthFeature('physical', 'ocean', '50m', facecolor='skyblue')

五、总结

    通过本文的介绍和示例，你已经掌握了Cartopy库的基本用法和一些高级技巧。Cartopy不仅功能强大，而且易于使用，能够帮助你快速绘制出专业级别的地图。无论是科研、数据分析还是地理信息系统开发，Cartopy都是一个不可或缺的工具。希望你能通过这些示例激发出更多的创意，动手实践，绘制出属于自己的地图。资源绑定附上完整cartopy库学习资源供读者参考学习！