一个配合 Matplotlib 和 Cartopy 使用的地图工具箱,主要由 shp
和 plot
模块组成。
shp
模块的功能是:
- 读取中国行政区划数据
- 创建多边形掩膜(mask)
- 对多边形做投影变换
plot
模块的功能包括:
- 绘制中国行政区划数据
- 向地图添加中国国界、省界和市界
- 利用行政区划做裁剪(clip)
- 快速设置地图范围和刻度
- 添加南海小图
- 添加风矢量图的图例
- 添加指北针
- 添加比例尺
特色是:
- 自带高德地图行政区划数据
- 可同时用于
Axes
或GeoAxes
- 对画图速度有优化
- 对裁剪出界问题有优化
暂无文档,但是每个函数都有详细的 docstring,可以在 Python 命令行中通过 help
函数查看,或者在 IDE 中查看。
这个包只是作者自用的小工具集,函数编写粗糙,可能存在不少 bug,还请多多交流指正。类似的更完备的包还请移步 cnmaps、gma 或 EOmaps。
pip install frykit
依赖为:
python>=3.9.0
cartopy>=0.20.0
pandas>=1.2.0
Python 版本较低时可以手动指定版本
pip install frykit==0.2.5
不过 API 跟最新版有很大区别。
get_cn_xxx
系列函数能读取中国行政区划,返回 Shapely 多边形对象。具体来说:
get_cn_border
:读取国界。get_nine_line
:读取九段线。get_cn_province
:读取省界。默认返回所有省,也可以通过省名指定单个省或多个省。get_cn_city
:读取市界。默认返回所有市。可以- 通过市名指定单个市或多个市。
- 通过省名指定单个省或多个省包含的所有市。
import frykit.shp as fshp
border = fshp.get_cn_border()
nine_line = fshp.get_nine_line()
provinces = fshp.get_cn_province()
anhui = fshp.get_cn_province('安徽省')
anhui, jiangsu = fshp.get_cn_province(['安徽省', '江苏省'])
cities = fshp.get_cn_city()
hefei = fshp.get_cn_city('合肥市')
hefei, luan = fshp.get_cn_city(['合肥市', '六安市'])
cities_of_anhui = fshp.get_cn_city(province='安徽省')
cities_of_anhui_and_jiangsu = fshp.get_cn_city(province=['安徽省', '江苏省'])
行政区划源数据来自 高德地图行政区域查询接口,已从 GCJ-02 坐标系处理到了 WGS84 坐标系上。文件都在 frykit.DATA_DIRPATH
指向的目录里。制作方法见 amap-shp。
暂无县界,可以使用 ChinaAdminDivisonSHP 或 CTAmap 的数据。
add_cn_border
:绘制国界。add_nine_line
:绘制九段线。add_cn_province
:绘制省界。add_cn_city
:绘制市界。
另外还提供两个标注名字的函数:
label_cn_province
:标注省名。label_cn_city
:标注市名。
画出所有省份,同时用颜色区分京津冀地区:
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import frykit.plot as fplt
plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
fplt.add_cn_province(ax)
fplt.add_cn_province(ax, ['北京市', '天津市', '河北省'], fc='dodgerblue')
fplt.add_nine_line(ax)
fplt.label_cn_province(ax)
plt.show()
add_cn_border
函数相当于
add_polygons(ax, get_cn_border())
底层的 add_polygons
可以用来绘制任意 Shapely 多边形对象。
画一个半径为 10 的圆:
import shapely.geometry as sgeom
circle = sgeom.Point(0, 0).buffer(10)
fplt.add_polygons(ax, circle)
配合 Cartopy 的 Reader
画自己提供的 shapefile:
from cartopy.io.shapereader import Reader
reader = Reader('2023年_CTAmap_1.12版/2023年县级/2023年县级.shp')
fplt.add_polygons(ax, reader.geometries(), fc='none', ec='k', lw=0.25)
通过 array
、 cmap
和 norm
参数还能实现类似分省填色的效果(详见 fill.py)。
add_polygons
默认直接用 pyproj 做地图投影变换,速度更快但也更容易出现错误的效果。可以指定参数 fast_transform=False
,切换成更正确但速度更慢的模式。或者直接换用 Cartopy 的 add_geometries
。
这里 Artist 泛指 Matplotlib 里 contourf
、 pcolormesh
、 imshow
、 quiver
、 scatter
等方法返回的对象。
clip_by_cn_border
:用国界裁剪。clip_by_cn_province
:用省界裁剪。clip_by_cn_city
:用市界裁剪。clip_by_polygon
:用任意多边形裁剪。
用国界裁剪 contourf
的例子:
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import frykit.plot as fplt
crs = ccrs.PlateCarree()
ax = plt.axes(projection=crs)
fplt.add_cn_province(ax)
fplt.add_nine_line(ax)
data = fplt.load_test_data()
cf = ax.contourf(
data['longitude'],
data['latitude'],
data['t2m'],
levels=20,
cmap='rainbow',
transform=crs
)
fplt.clip_by_cn_border(cf)
plt.show()
多省或多市裁剪需要提前合并成单个多边形,然后用 clip_by_polygon
裁剪:
from shapely.ops import unary_union
jingjinji = unary_union(fshp.get_cn_province(['北京市', '天津市', '河北省']))
fplt.clip_by_polygon(cf, jingjinji)
裁剪是在画图阶段从视觉效果上屏蔽多边形外的数据,而掩膜则是在数据处理阶段对多边形外的数据进行处理,例如设为缺测。
border = fshp.get_cn_border()
mask = fshp.polygon_to_mask(border, lon, lat)
data[~mask] = np.nan
ax.contourf(lon, lat, data)
GeoAxes
设置地图范围和刻度需要以下步骤:
import numpy as np
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
crs = ccrs.PlateCarree()
ax.set_extent([70, 140, 0, 60], crs=crs)
ax.set_xticks(np.arange(70, 141, 10), crs=crs)
ax.set_yticks(np.arange(0, 61, 10), crs=crs)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
set_map_ticks
函数可以将这段简化成一行:
fplt.set_map_ticks(ax, [70, 140, 0, 60], dx=10, dy=10)
会自动根据经度间隔和纬度间隔生成刻度,并加上度数和东南西北的符号。另外还可以:
- 用
xticks
和yticks
显式指定刻度。 - 用
mx
和my
参数指定次刻度的数量。 - 适用于非等经纬度投影。
对于非等经纬度投影的
GeoAxes
,如果显示范围不是矩形,或者范围跨越了 180 度经线,该函数可能产生错误的效果。
在右下角添加一个白色矩形背景的风矢量图例:
Q = ax.quiver(x, y, u, v, transform=crs)
fplt.add_quiver_legend(Q, U=10, width=0.15, height=0.12)
fplt.add_compass(ax, 0.95, 0.8, size=15)
指北针的位置基于 Axes
坐标系。 ax
是 GeoAxes
时指北针会自动指向所在位置处的北向,也可以通过 angle
参数手动指定角度。
scale_bar = fplt.add_scale_bar(ax1, 0.36, 0.8, length=1000)
scale_bar.set_xticks([0, 500, 1000])
比例尺的长度通过采样 GeoAxes
中心处单位长度对应的地理距离得出。比例尺对象类似 Axes
,可以用 set_xticks
等方法进一步修改样式。
mini_ax = fplt.add_mini_axes(ax)
mini_ax.set_extent([105, 120, 2, 25], crs=crs)
fplt.add_cn_province(mini_ax)
fplt.add_nine_line(mini_ax)
小地图默认使用大地图的投影,会自动定位到大地图的角落,无需像 add_axes
那样需要反复调整位置。
fplt.add_frame(ax)
添加类似 GMT 风格的黑白相间格子的边框。目前仅支持等经纬度或墨卡托投影的 GeoAxes
。
构造一个颜色对应一个刻度的 colorbar:
colors = [
'orangered',
'orange',
'yellow',
'limegreen',
'royalblue',
'darkviolet'
]
cmap, norm, ticks = fplt.get_qualitative_palette(colors)
cbar = fplt.plot_colormap(cmap, norm)
cbar.set_ticks(ticks)
cbar.set_ticklabels(colors)
构造零值所在区间对应白色的 colorbar:
import cmaps
boundaries = [-10, -5, -2, -1, 1, 2, 5, 10, 20, 50, 100]
norm = fplt.CenteredBoundaryNorm(boundaries)
cbar = fplt.plot_colormap(cmaps.BlueWhiteOrangeRed, norm)
cbar.set_ticks(boundaries)
工具箱的原理和使用场景可见下面几篇博文:
- Cartopy 系列:探索 shapefile
- Cartopy 系列:裁剪填色图出界问题
- CALIPSO L2 VFM 产品的读取和绘制(with Python)
- Matplotlib 系列:colormap 的设置
- Cartopy 添加南海小地图的三种方法
包的 example
目录里有更复杂的示例脚本: