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互联网网站建设一条龙服务百度seo营销推广多少钱

news 2025/7/29 9:14:07

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……开学回所，打开电脑spyder一看一脸懵逼，简直不敢相信这些都是我自己用过的代码，想把以前的自己喊过来科研了（×）
废话少说，最近写小综述论文，需要绘制一个地图底图＋散点图，点大小对应值大小的，来总结目前的观测结果，图大概如下：

在这里插入图片描述 Locations and concentrations of BC snow observations collected from Arctic campaigns between 2005–2010. Reprinted from Dou and Xio (2016).

其实就是地图底图＋散点图的绘制，思路很明确：先绘制底图＋地理要素，再在底图上画散点图，那么作为开学编程复建，先一步步来。

底图绘制

主要是想画一下北极的底图，这个简单，无脑画就是了：

import matplotlib.path as mpathimport cmapsimport matplotlib.ticker as mtickerimport matplotlib.pyplot as plt###引入库包
import matplotlib as mpl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
proj =ccrs.NorthPolarStereo(central_longitude=0)#设置地图投影
#在圆柱投影中proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=xx)
leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (-180,180,60,90)#经纬度范围img_extent = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat]
fig1 = plt.figure(figsize=(12,10))#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
#注意此处添加了projection = ccrs.NorthPolarStereo()，指明该axes为北半球极地投影
#f1_ax1.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True,#                 linewidth=1, color='grey',linestyle='--')
f1_ax1.set_extent(img_extent, ccrs.PlateCarree())
f1_ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE)
f1_ax1.add_feature(cfeature.OCEAN)
f1_ax1.add_feature(cfeature.LAND)
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))
#plt.show()
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)
f1_ax1.set_boundary(circle, transform=f1_ax1.transAxes)
plt.show()

结果出现了这个报错：

D:\Anaconda\lib\site-packages\cartopy\io\__init__.py:241: DownloadWarning: Downloading: https://naturalearth.s3.amazonaws.com/50m_physical/ne_50m_coastline.zipwarnings.warn(f'Downloading: {url}', DownloadWarning)

查了下，这是由于cartopy无法下载地图数据导致，大部分原因都是因为网络问题（墙），既然如此，我们就手动下载吧。
先查看一下我们cartopy读取数据的路径：

import cartopy
cartopy.config

{'pre_existing_data_dir': '','data_dir': 'C:\\Users\\zzl\\.local\\share\\cartopy','cache_dir': 'C:\\Users\\zzl\\AppData\\Local\\Temp\\cartopy_cache_dir','repo_data_dir': 'D:\\Anaconda\\lib\\site-packages\\cartopy\\data','downloaders': {('shapefiles','natural_earth'): <cartopy.io.shapereader.NEShpDownloader at 0x20ed4d18ca0>,('shapefiles','gshhs'): <cartopy.io.shapereader.GSHHSShpDownloader at 0x20ed4d26520>}}

其中data_dir便是cartopy读取数据的文件，我们进入这个网址：Natural Earth Download，下载对应的数据，我这里下的是physics的50m和110m.
在这里插入图片描述
将下载的数据解压到data_dir路径里，如下：

再运行代码

from cartopy.io import shapereader
# 获取文件路径信息
filename = shapereader.natural_earth()
print(filename)

使其读取natural_earth数据即可。
画好后如下：
在这里插入图片描述

绘制散点

一般的打点的我们使用’plot‘加上经纬度就好了，但对于有数据的点而言，我们为了更加直观，需要将点大小与数据对应，这里我们使用plt.scatter。
需要注意的是；由于绘图时我们是根据经纬度坐标来打点，而我们的地图本身是带有投影的，因此，直接使用经纬度坐标并不可行，需要将其转为地理坐标：
代码如下：

stlat=[69.4,78.874,73.428,72.256]
stlon=[18.6,11.923,81.481,103.038]
bc=[24,11,15,60]
f1_ax1.scatter(stlon,stlat,bc,c='r',alpha=0.5,transform=ccrs.Geodetic())#转为地理坐标
plt.show()

绘图如下：
在这里插入图片描述

图例添加

添加图例是个很麻烦的问题，因为我们是想要根据其大小绘制，此时我们只能根据条件，一个个的绘制。

g11=plt.scatter(11.923,78.874,s=5,c='r',marker='o',linewidths=2,transform=ccrs.Geodetic())
g2=plt.scatter(18.6,69.4,s=20,c='r',marker='o',linewidths=2,transform=ccrs.Geodetic())
g3=g1=plt.scatter(103.058,72.256,s=50,c='r',marker='o',linewidths=2,transform=ccrs.Geodetic())
plt.legend((g11,g2,g3),('10-20','20-30','>50'),loc='best',scatterpoints=1,markerscale=1)
plt.show(