python绘制地图一般使用Basemap绘图包，但该包配置相对较繁琐，自定义性不强，这里介绍一个绘制地图的利器Cartopy，个人认为该工具方便、快捷，附上一些自己写的程序。

准备工作，工欲善其事，必先利其器

(1)先下载主角：Cartopy

a)下载地址：

linux平台直接去官网下载：http://scitools.org.uk/cartopy/download.html

windows平台下的Cartopy下载地址：

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#cartopy

还需要一些必须的软件包：Shapely、pyshp也都从上面的网址下载

官网自带的示例网址：

http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/gallery.html

b)Cartopy下载安装完毕后，打开python，输入以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

import cartopy.crs as ccrs

plt.figure(figsize=(6, 3))

ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))

ax.coastlines(resolution=’110m’)

ax.gridlines()

复制代码 运行后，如果顺利导入了cartopy包，不管有没有出现地图，都不要紧，第二步走起。

(2)再下载配角：地图数据

下载地址：http://www.naturalearthdata.com/downloads/

里面有三种分辨率的shape地图数据可选，方便起见，分别下载三种分辨率中的physical数据中的Coastline和Land数据，每种数据下载后都是一个压缩包，如下载了1:10分辨率的physical中的coastline数据压缩包：ne_10m_coastline.zip，解压缩后有6个文件，其中“ne_10m_coastline.README”和“ne_10m_coastline.VERSION”可直接删除，剩余4个，进行改名操作，扩展名前面的文件名，如“ne_10m_coastline”，修改为“10m_coastline”，即去掉“ne_”，4个文件分别这样更改。再下载1:50和1:110的文件分别进行此操作。所有地图文件下载、解压、更名完毕后，拷贝到一个文件夹下。我的文件夹列表如下图，把这些文件全选(注意进入文件夹目录，全选文件，不带文件夹)，复制粘贴到D:\Program Files\WinPython-32bit-2.7.9.3\settings\.local\share\cartopy\shapefiles\natural_earth\physical 目录下(该目录根据自己所装的python而定，运行(1)中的程序后，程序会自动创建physical文件夹，具体该文件夹在哪，搜索电脑文件找找看)，我安装的是winpython2.7.9.3，physical目录就位于上面这个目录中，所以我把所有shape地图文件拷贝到了该physical目录下。

地图文件列表.jpg (40.09 KB, 下载次数: 3)

地图书文件列表

2015-3-25 19:40 上传

准备工作完成后，进入正题：

(3)绘制地图

前面两步虽有些繁琐，但会一劳永逸，下面是示例程序，scale参数用于调整使用哪种分辨率的地图，全球建议用1：110的，小区域可以用1:50的或1:10的。

a)绘制全球地图程序：

#===================================================

#使用cartopy绘制地图

#需要从http://www.naturalearthdata.com/downloads/下载shape文件

#下载后，解压缩，文件名统一去掉”ne_”开头，拷贝至D:\Program Files\

#WinPython-32bit-2.7.9.3\settings\.local\share\cartopy\shapefiles\natural_earth\physical\

#路径下面，coastline文件对应ax.coastlines命令，land文件对应land命令

#===================================================

scale=’110m’

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(figsize=(8, 10))

ax=plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))

ax.set_global()

#===================================================

#需要填充陆地颜色时使用

#ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor=’0.75′) #默认为110m，其它分辨率需用下面命令

land = cfeature.NaturalEarthFeature(‘physical’, ‘land’, scale,edgecolor=’face’,

facecolor=cfeature.COLORS[‘land’])

ax.add_feature(land, facecolor=’0.75′)

#===================================================

#改变ax.add_feature和ax.coastlines的先后使用顺序可实现边界线的显示或完全填充覆盖

ax.coastlines(scale)

#===================================================

#标注坐标轴

ax.set_xticks([0, 60, 120, 180, 240, 300, 360], crs=ccrs.PlateCarree())

ax.set_yticks([-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90], crs=ccrs.PlateCarree())

#zero_direction_label用来设置经度的0度加不加E和W

lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=False)

lat_formatter = LatitudeFormatter()

ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)

ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)

#添加网格线

gl = ax.gridlines()

复制代码

地图1.png (49.05 KB, 下载次数: 5)

2015-3-25 19:54 上传

b)绘制全球地图(函数形式)

#===================================================

#函数形式，调用cartopy，绘制全球地图

#===================================================

import matplotlib.pyplot as plt

import cartopy.crs as ccrs

import cartopy.feature as cfeature

from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter

def make_map(scale):

fig=plt.figure(figsize=(8, 10))

ax=plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))

ax.set_global()

land = cfeature.NaturalEarthFeature(‘physical’, ‘land’, scale,edgecolor=’face’,

facecolor=cfeature.COLORS[‘land’])

ax.add_feature(land, facecolor=’0.75′)

ax.coastlines(scale)

#标注坐标轴

ax.set_xticks([0, 60, 120, 180, 240, 300, 360], crs=ccrs.PlateCarree())

ax.set_yticks([-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90], crs=ccrs.PlateCarree())

#zero_direction_label用来设置经度的0度加不加E和W

lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=False)

lat_formatter = LatitudeFormatter()

ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)

ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)

#添加网格线

#gl = ax.gridlines()

ax.grid()

return fig,ax

fig,ax=make_map(scale=’110m’)

复制代码 此程序结果与上面一样。

c)绘制区域地图(函数形式)

#===================================================

#函数形式，调用cartopy，绘制区域地图

#===================================================

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import cartopy.crs as ccrs

import cartopy.feature as cfeature

from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter

def make_map(scale,box,xstep,ystep):

fig=plt.figure(figsize=(8, 10))

ax=plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

#set_extent需要配置相应的crs，否则出来的地图范围不准确

ax.set_extent(box,crs=ccrs.PlateCarree())

land = cfeature.NaturalEarthFeature(‘physical’, ‘land’, scale,edgecolor=’face’,

facecolor=cfeature.COLORS[‘land’])

ax.add_feature(land, facecolor=’0.75′)

ax.coastlines(scale)

#===================================================

#图像地址D:\Program Files\WinPython-32bit-2.7.9.3\python-2.7.9\Lib\site-packages\

#cartopy\data\raster\natural_earth\50-natural-earth-1-downsampled.png

#如果有其它高精度图像文件，改名替换即可

ax.stock_img()

#===================================================

#标注坐标轴

ax.set_xticks(np.arange(box[0],box[1]+xstep,xstep), crs=ccrs.PlateCarree())

ax.set_yticks(np.arange(box[2],box[3]+ystep,ystep), crs=ccrs.PlateCarree())

#zero_direction_label用来设置经度的0度加不加E和W

lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=False)

lat_formatter = LatitudeFormatter()

ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)

ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)

#添加网格线

ax.grid()

return fig,ax

box=[100,150,0,50]

fig,ax=make_map(scale=’50m’,box=box,xstep=10,ystep=10)

复制代码

地图2.png (149.94 KB, 下载次数: 2)

2015-3-25 19:57 上传

(4)绘制极地投影地图

绘制该地图需要使用最新版的cartopy-0.12版本，windows下暂无此版本，可以安装好0.11后，删除cartopy安装目录下的mpl文件夹下的全部文件，然后拷贝0.12目录cartopy-0.12.0rc1\lib\cartopy\mpl文件夹下的全部文件进行替换，即可使用新版的功能。此程序长了点，因为Cartopy对极坐标投影没有自动标注经纬度功能，需要自己设置，调了好久标注位置，请大家切用且珍惜哈。

import matplotlib.path as mpath

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import matplotlib.ticker as mticker

import cartopy.crs as ccrs

import cartopy.feature as cfeature

fig=plt.figure(figsize=(6, 6))

ax=plt.axes(projection=ccrs.NorthPolarStereo())

box=[-180, 180, 55, 90]

xstep,ystep=30,15

# Limit the map to -60 degrees latitude and below.

ax.set_extent(box, crs=ccrs.PlateCarree())

scale=’50m’

land = cfeature.NaturalEarthFeature(‘physical’, ‘land’, scale,edgecolor=’face’,

facecolor=cfeature.COLORS[‘land’])

ocean = cfeature.NaturalEarthFeature(‘physical’, ‘ocean’, scale,edgecolor=’face’,

facecolor=cfeature.COLORS[‘water’])

ax.add_feature(land,facecolor=’0.75′)

ax.add_feature(ocean,facecolor=’blue’)

ax.coastlines(scale,linewidth=0.9)

#标注坐标轴

line=ax.gridlines(draw_labels=False)

line.ylocator=mticker.FixedLocator(np.arange(40,90,20))#手动设置x轴刻度

line.xlocator=mticker.FixedLocator(np.arange(-180,210,30))#手动设置x轴刻度

# Compute a circle in axes coordinates, which we can use as a boundary

# for the map. We can pan/zoom as much as we like – the boundary will be

# permanently circular.

theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)

center, radius = [0.5, 0.5], 0.5

verts = np.vstack([np.sin(theta), np.cos(theta)]).T

circle = mpath.Path(verts * radius + center)

ax.set_boundary(circle, transform=ax.transAxes)

#创建要标注的labels字符串

ticks=np.arange(0,210,30)

etick=[‘0’]+[‘%d$^\circ$E’%tick for tick in ticks if (tick !=0) & (tick!=180)]+[‘180’]

wtick=[‘%d$^\circ$W’%tick for tick in ticks if (tick !=0) & (tick!=180)]

labels=etick+wtick

#创建与labels对应的经纬度标注位置

#xticks=[i for i in np.arange(0,210,30)]+[i for i in np.arange(-32,-180,-30)]

xticks=[-0.8,28,58,89.1,120,151,182.9,-36,-63,-89,-114,-140]

yticks=[53]+[53]+[54]+[55]*2+[54.5]+[54]+[50]+[49]*3+[50.6]

#标注经纬度

#ax.text(0.01,0.23,’60$^\circ$W’,transform=ax.transAxes,rotation=25)

#ax.text(-63,50,’60$^\circ$W’,transform=ccrs.Geodetic(),rotation=25)

for xtick,ytick,label in zip(xticks,yticks,labels):

ax.text(xtick,ytick,label,transform=ccrs.Geodetic())

x=[180, 180, 0, 0]

y=[50, 90, 90, 50]

ax.plot([-180,0],[80,80],’:’,transform=ccrs.Geodetic(),color=’k’,linewidth=0.4)

ax.plot([-90,90],[80,80],’:’,transform=ccrs.Geodetic(),color=’k’,linewidth=0.5)

#ax.plot([90,0],[50,50],’-.’,transform=ccrs.Geodetic(),color=’r’,linewidth=6)

ax.text(11.9333,78.9166,r’$\bigstar,transform=ccrs.Geodetic(),size=15,color=’r’)

fig.savefig(u’c:\\北极.png’,dpi=300)

复制代码

北极地图.png (64.49 KB, 下载次数: 3)

北极投影地图

2015-3-25 20:24 上传

注：如果想使用自己的地图，比如我有一个带我国法定边界的地图shape文件，名为：World.shp、World.shx、World.dbf、World.prj，重新命名为10m_coastline或10m_land文件(这里要根据该shape文件是line型还是polygon型)，替换原目录下的shape文件，画图时使用scale为10m即调用到了自己的地图，不用担心边界不准确了。

不知道为什么最后多出来一张图片，麻烦版主帮忙删了吧。