Cartopy绘制地图

之前有想过用Basemap绘制地图，后来在查阅Basemap的说明文件的时候发现Basemap已经停止维护了，神特么停止维护，这该死可爱的不向下兼容的版本切换啊，为啥这么说呢，因为Basemap是基于py2开发的，所以推荐使用Cartopy，经过长达2天，合计7W+秒的钻研之后，终于完成了我自己需要的部分的代码的构建。你没有看错，就是基于我自己的需求进行的代码编写，毕竟我只是做个笔记便于后面使用方便查找
话不多说，上代码。

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@ Tsinlu Lee
@ IDLE (python 3.7.9 64-bits)
@ email: liqinlu19@mails.ucas.ac..cn
@ Matplotlib+Cartopy+GDAL空间数据处理.py
Refs:1. 使用Cartopy画图. https://www.bilibili.com/read/cv112714912. 开源GIS类库GDAL资料. https://www.osgeo.cn/python_gdal_utah_tutorial/index.html
"""
#### 先导入依赖包
from copy import copy
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.mpl.gridliner import LATITUDE_FORMATTER, LONGITUDE_FORMATTER
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import shapely.geometry as sgeom
from cartopy.io.shapereader import Reader
from osgeo import gdal

接下来定义一个坐标系，官方解释说是美国常用的，咱也不知道是不是真的，主要是我们经常用，所以我就用了。

Alberts_China = ccrs.AlbersEqualArea(central_longitude=105,standard_parallels=(25.0, 47.0))
# 设置地图的显示范围
extent = [76.5,106,25.5,42]

Alberts是一种投影坐标系，单位是m，所以在做研究时用的比较多，10km,250m等，当然也有用地理坐标系做精度的，0.1°，1°等，这个根据需求自行选择合适的坐标系就可以。

# 读取数据，获取相关信息
shp = Reader("Data Store/DBATP_Line/DBATP_Line.shp")
# 这个是青藏高原的边界图，引文格式:
# 张镱锂, 李炳元, 郑度. 《论青藏高原范围与面积》一文数据的发表：青藏高原范围界线与面积地理信息系统数据. 全球变化科学研究数据出版系统, 2014. DOI: 10.3974/geodb.2014.01.12.v1，http://www.geodoi.ac.cn/doi.aspx?doi=10.3974/geodb.2014.01.12.v1
# 读取已投影栅格图,用来自定义颜色
ds = gdal.Open("Arcgis Res/XYLast_.tif")
# 获取栅格的信息
### 获取像素值
data = ds.ReadAsArray()
data[data==data.min()]=np.NAN # 这里最小值是缺省值，所以理论上应该使用缺省值做条件判断
### 获取栅格数据集的像素数和波段数
cols = ds.RasterXSize
rows = ds.RasterYSize
bands = ds.RasterCount
### 获取栅格数据集的地理坐标信息
geotransform = ds.GetGeoTransform()
originX = geotransform[0] # 左上角x坐标
originY = geotransform[3] # 左上角y坐标维度
pixelWidth = geotransform[1] # 东西方向像素分辨率
pixelHeight = geotransform[5] # 南北方向像素分辨率
### 生成栅格的经纬度信息
Lons = np.linspace(start=originX,stop=originX+pixelWidth*data.shape[1],num=data.shape[1],endpoint=True)
Lats = np.linspace(start=originY,stop=originY+pixelHeight*data.shape[0],num=data.shape[0],endpoint=True)
# 对颜色进行分段
clevs =  np.linspace(100, 1200, 200)

截止到现在，我们就完成了所有需要数据的准备，接下来就是数据可视化了，那么，上代码。

fig = plt.figure(figsize = (11,11))
ax1 = plt.subplot(221,projection = Alberts_China) # 设置子图的坐标系，这个决定了图形的形状
ax1.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree()) # 设置显示范围，注意crs，是和extent的定义是一致
# 读shp文件，这里就是青藏高原边界
ax1.add_geometries(shp.geometries(),crs=ccrs.PlateCarree(), # 坐标系需要对应，不然可能会出现坐标不对应的情况哦edgecolor='k',linewidths=0.5,facecolor='none')
# 栅格可视化，同时根据像元值设置图片颜色
Rs = ax1.contourf(Lons, Lats, data, clevs, transform=Alberts_China,cmap=plt.cm.jet,zorder=10)
# 绘制色带喽，做个图连图例都不放，有毒吧？亲
cbar = fig.colorbar(Rs, orientation='vertical', pad=0.08, aspect=20, shrink=0.65)
cbar.set_ticks([100,300,500,700,900,1100])
cbar.set_label('Happness (score day$^{-1}$)') #我的数据没有负值，所以快乐值都是正值，祝见者天天开心
# 绘制经纬网
gl = ax1.gridlines(xlocs = [75,80,85,90,95,100,105],ylocs = [25,30,35,40],#alpha=0.5, linestyle='--', #draw_labels=True, #dms=True, x_inline=False, y_inline=False, )
gl.top_labels = False;gl.right_labels = False
# 下来这里是最折腾我的地方了，前面其实很快就弄好了。这里死活折腾
# draw_labels设为True后，出来的经纬度是跟着角度走的，就离谱
# 所以只能用matplotlib来绘制经纬度了，所以首先需要知道每个经纬线的坐标
# 获取经纬度信息我是通过Arcgis来做的，各位看官要是要更改的话，需要注意边框的大小会影响实际刻度的位置，毕竟坐标系是有比例尺，你们自行摸索吧
ax1.set_yticks([3035000,3600000,4190000,4800000],crs=Alberts_China)# 注意坐标系哦，这里又变了
labels = ax1.set_yticklabels(["25$^o$ N","30$^o$ N","35$^o$ N","40$^o$ N"])
ax1.set_xticks([-2550000,-2040000,-1505000,-1015000,-500000,0],crs=Alberts_China)
labels = ax1.set_xticklabels(["80$^o$ E","85$^o$ E","90$^o$ E","95$^o$ E","100$^o$ E","105$^o$ E"])
plt.tick_params(labelsize=10,direction = 'in',pad = 5,length = 5,width = 1.)
ax4 = plt.subplot(224)
plt.scatter([1,2,3],[2,3,4],c = ["g","b","r"],marker="o")
### 这里其实没什么信息，主要是为了实现绘制子图啥的，其实很简单，单纯是为了占位
plt.tick_params(labelsize=10,direction = 'in',pad = 5,length = 3,width = 1.)
plt.show()

最后展示下大家的开心值哈，over~溜了溜了

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