【气候软件】Python9：绘制中国/世界地图

气象数据可视化主要依靠matplotlib做绘图，其他库包为辅助，包括数据处理的，地理信息处理的等等。

绘图主要有六步（“六部曲”）（不是绝对的方法，视具体情况使用）:

• 引入库包：import matplotlib.pyplot as plt

• 设定画布：fig=plt.figure()

• 导入数据：之前已有介绍导入nc文件格式数据（【气候软件】Python读取气象数据 NetCDF文件（***.nc））和导入txt文本格式数据（【气候软件】Python2：读取TXT文本格式的数据）。

• 线图命令：plt.plot(x,y,lw=,ls=，c=,alpha=)

• 出图：plt.show()

• 存图：fig.savefig("···")

  
  7 p4 L, j8 r; L+ i1 \3 f

只要按照以上六步，基本绘图没有问题！！！

                               
登录/注册后可看大图

绘制中国区域地图

下面直接上代码（关于代码的解释已在注释中详细说明，应该能理解）

例1：绘制中国区域基本地图轮廓，包含省界

（如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）

• 
  & D3 h6 B* W7 q  x
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  . P% i9 T' J5 K6 b' ]+ X
• 
  
• 
  7 Z% W) j& P3 J; G0 I
• 
  
• 
  % [! K$ W5 X2 J
• 
  6 p8 ?, v3 Y$ n$ x3 T( i
• 
  
• 
  . J/ o2 k, n$ b/ Z% v) s) m' G
• 
  
• 
  
• 
  ( S+ W5 C! H- W! }
• 
  
• 
  6 y1 h$ L, b6 l" v: Q4 ]! J# ^
• 
  " d6 y) q& J, _' H: q' R8 C1 u
• 
  
• 
  
• 
  ! d6 M1 D& f! e0 b
• 
  
• 
  ' q. l7 R' @  U& O  m% c+ F! B$ R
  0 ~. T+ G4 q7 o. }

#绘制中国区域基本地图轮廓，包含省界#引库frompyecharts.charts importGeofrompyecharts.render importmake_snapshotfromsnapshot_phantomjs importsnapshot  #下载库包snapshot-phantomjs（中间不是下划线，是短横线）# ->Geo 是函数注解，表示该函数返回值为Geo对象defgeo_effectscatter()-> Geo:# 以下为链式调用方法声明对象c = (Geo()# 添加底部地图.add_schema(maptype="china"))returnc# 生成对象c = geo_effectscatter()# 渲染地图c.render()# 生成图片make_snapshot(snapshot, c.render(), "map0.png")

; W9 \* R% ~7 C7 b1 k2 H) i

例2：绘制中国区域基本地图轮廓，并标记各省会城市名

（如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）

• 
  
• 
  
• 
  
• 
  $ ~1 }9 p: ^! c+ l
• 
  
• 
  + L, I+ j( Z  @
• 
  4 d, }- J7 F" Y2 n2 ?" ~
• 
  
• 
  " }2 [+ r) S8 G2 Y
• 
  / `/ a8 P  e" ?8 E* j- o
• 
  
• 
  
• 
  5 L' p8 r" r# b& z$ m- ?
• 
  9 E+ M/ a* V2 p# O9 F4 ]
• 
  & f7 W0 F8 g$ [" `# \
• 
  ; R8 R  I* J, A4 a4 m5 g
• 
  
• 
  & Y1 a4 c; L4 T
  ) n6 v/ A: L- z- p

#绘制中国地图，并标记各省会城市名#引库frompyecharts importoptions asoptsfrompyecharts.charts importMapfrompyecharts.faker importFakerfrompyecharts.render importmake_snapshotfromsnapshot_phantomjs importsnapshotc = (Map().add("中国基本地图", [list(z) forz inzip(Faker.provinces, Faker.values())], "china").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-中国地图")).render("map_china.html"))# 生成图片make_snapshot(snapshot, c,  "map.png")
5 ^: v2 p3 L3 \1 n

7 n: }- l$ d0 _6 O. e7 _

例3：绘制中国区域地图，包含海岸线

（如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）

• 
  $ |" h. p9 J) c) P
• 
  4 T0 V- ?" Z' @
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  1 z2 b9 b9 @1 G4 q" _$ G
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  / J/ A# O! O$ B0 [# m, `  h- z
• 
  , g9 C& ~/ F2 B# V9 n; M9 S6 D* S
• 
  
• 
  7 S& w+ w5 y* }* i! U! F
• 
  
• 
  
• 
  " L# J7 D5 @4 R
• 
  % T& o3 \4 R: y3 Y, {# ]  [3 X
• 
  & I8 w4 m4 j4 ^3 Y; e6 `0 J. N9 k
• 
  / y6 i* K1 X0 T; f4 ]/ I
• 
  # n% u& S4 [% F( i
• 
  / i. r1 F' |" j# K8 `
• 
  ; o2 o% {$ P% ^: N' i# U
• 
  1 ^* A5 p. o% w! c4 _3 J) d
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  6 z/ }1 ]5 q6 t- q5 J$ G
• 
  / i; @; a+ N+ V& o- @' Z; W* G) E
• 
  + W4 D3 @8 P4 n* z; h" [
• 
  " X' @  \8 l* h+ \/ x5 T6 v* K
• 
  
• 
    b1 S8 `) s: n  n% }1 H! G
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  & S! V1 a: p8 L6 i9 F. C+ z
• ​
  " l5 B' x! v& \) }1 i* b
• 
  - B' q/ j9 B! L
• 
  - u5 L2 w  m+ J
• 
  0 F" n* T" u# i0 t, i0 e
• 
  ' s; A& [7 i! u0 O# Y/ M
• 
  4 B2 g5 N" B/ S( q7 k
• 
  1 g6 o: w. h$ v! s! H
  

##绘制有海岸线的中国地图#引库importpandas aspdimportnumpy asnpimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeaturefromcartopy.mpl.gridliner importLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTERimportcartopy.mpl.ticker asctickerimportcartopy.io.shapereader asshpreaderimportmatplotlib.pyplot asplt#数据data = pd.read_csv("meteo.txt", skiprows=1, sep='\s+', header=None, names=['station','lon','lat','tem', 'pre', 'sun'])     print(data)#建立画布fig2 = plt.figure(figsize = (15,15))proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude = 115) #设置一个圆柱投影坐标，中心经度115°Eleftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (70,140,15,55)#建立子区域#ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])f2_ax1 = fig2.add_axes([0.2, 0.2, 0.6, 0.6], projection = proj)#在画布的绝对坐标建立子图f2_ax1.set_extent([leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat], crs=ccrs.PlateCarree())#海岸线，50m精度f2_ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))#以下6条语句是定义地理坐标标签格式f2_ax1.set_xticks(np.arange(leftlon,rightlon+10,10), crs=ccrs.PlateCarree())f2_ax1.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat+10,10), crs=ccrs.PlateCarree())lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter()lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter()f2_ax1.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)f2_ax1.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)f2_ax1.set_title('Chinamap_coastline', loc='center', fontsize =15)  #图标题名#读取shp文件china = shpreader.Reader('cn_province.shp').geometries()#绘制中国国界省界九段线等等f2_ax1.add_geometries(china, ccrs.PlateCarree(),facecolor='none', edgecolor='black',zorder = 1)#添加南海，实际上就是新建一个子图覆盖在之前子图的右下角f2_ax2 = fig2.add_axes([0.8-0.6/7+0.01, 0.25, 0.08, 0.13], projection = proj)f2_ax2.set_extent([105, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())f2_ax2.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))china = shpreader.Reader('cn_province.shp').geometries()f2_ax2.add_geometries(china, ccrs.PlateCarree(),facecolor='none', edgecolor='black',zorder = 1)#出图plt.show()
" X- l" r/ Q7 o4 h

8 @0 B4 _/ n: g0 m' F
4 _+ z2 y1 Z2 O% g: Z0 u  b5 s

例4：绘制世界区域地图，包含海岸线（中心经线一般为本初子午线）

（如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）

+ E+ V# p! o' V, i4 I$ X( R

• 
  4 m9 v8 K9 f5 O5 s$ z$ B
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  . c1 m6 m+ Z0 \/ _& q! \7 Q: i
• 
  ; U, K% ~/ N) F$ s/ J4 Z0 l* |
• 
  
• 
  9 ?, q" g$ g) f( T0 @  P7 V0 o8 s
• 
  
• 
  . _, Z: U) b  R" R: ?& }+ C* c
• 
  
• 
  
• 
  * G2 w8 y$ F0 j& U5 i5 d. ?/ ]/ G
• 
  
• 
  ! _  `8 r& B* E1 ^$ l- D5 F
• 
  ) w: }; {' s8 w. v1 P
• 
  
• 
  8 S; h/ ]0 }$ i; X. u) d" j
• 
  1 V# d0 {0 G1 @! j1 y  x3 @9 s+ B
• 
  # N* |' q: M: S, X; X' @  K. v0 N2 V
• 
  1 z& @) l5 k, b4 i: C
• 
  5 p6 z  t$ {& P7 k- R9 {$ i
• 
  
• 
  
• 
  3 U9 ]) Z1 C  ^) P/ s& b
• 
    H$ Q1 R+ F' P/ v& w
• 
  
• 
    H% G3 I/ s- U6 K9 N* H
• 
    M. z- c5 ^  l; p1 f
• 
  
• 
  
• 
  % R. W- ~9 q5 S4 a% e
• 
  
• 
  ; m2 z+ e; t! ^1 P) Y7 C# }
• 
  
• 
  7 c$ L' ^7 O' ?
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  6 ^! R+ l% F; |( e; |7 v
• 
  
  

#例1：绘制粗糙的全球世界图#引库importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeature  #添加地图其他地理信息所用fromcartopy.mpl.gridliner importLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER   ##添加经纬度所用importmatplotlib.ticker asmticker   ##添加经纬度所用#中文及负号处理 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字体设置-黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题#画布fig = plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=200)#子图proj = ccrs.PlateCarree()  #默认制图时，中心经线一般为本初子午线ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj})   #一行一列子区域#默认海岸线ax.coastlines()#添加其他地理信息特征ax.add_feature(cfeature.LAND, color='limegreen')  ####添加陆地######ax.add_feature(cfeature.COASTLINE,lw=0.1)  #####添加海岸线#########ax.add_feature(cfeature.RIVERS,lw=0.25)  #####添加河流######ax.add_feature(cfeature.LAKES)  ######添加湖泊#####ax.add_feature(cfeature.OCEAN, color='skyblue')  ######添加海洋########ax.set_title('worldmap', loc='center', fontsize =15)  #图标题名extent=[-180,180,-90,90]##经纬度范围gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True, linewidth=0.2, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')gl.xlabels_top = False##关闭上侧坐标显示gl.ylabels_right = False##关闭右侧坐标显示gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER ##坐标刻度转换为经纬度样式gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1], 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3], 30))#更改刻度字体大小gl.xlabel_style={'size':3.5}gl.ylabel_style={'size':3.5}gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1]+10, 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3]+10, 30))
- n, `( g+ }! i( Q

                               
登录/注册后可看大图

例5：绘制世界区域地图，包含海岸线（中国移动至地图中心）

（如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）

与例4不同的是只需要改动：

proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=130)  

• 
  3 g  K5 f$ V9 i' c
• 
  
• 
    x  _- c+ E( g" Q" J8 Q* ^
• 
  & B$ O% [* n+ R3 ^# f1 A1 S
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  5 S, H9 S) D0 _" E; e" o5 a$ F8 _. `
• 
  
• 
  * @$ k: ?0 N4 ~$ |
• 
  
• 
  
• 
  % {) {4 i+ J( K. c
• 
  1 w0 Z; _" q! e5 h' y: |4 Q
• 
  * e+ {$ b- R+ y: C5 I8 Q
• 
  
• 
  9 A% N3 j% d2 M8 C3 e# h
• 
  8 J5 T4 H' s5 m, g
• 
  
• 
  
• 
  ) J. i: Q' E: o8 H+ |5 K
• 
  ! {- O- m, d5 ]
• 
  # J9 i2 }: A7 _6 P2 W- D4 C
• 
  ! p( ~, ~. c* V# U& Y! V) e% u# Y
• 
  
• 
  : T& P1 }5 |% J( P
• 
  3 H  f5 t# \; k$ j
• 
  0 B2 s3 f2 ]+ b" M) c
• 
  / S0 Z" A) Z" e4 j5 W* \2 L. w
• 
  
• 
  
• 
  # Y2 t# F5 v2 H% ~3 T/ s+ \" w$ i
• 
  
• 
  4 J7 e* D# S# D6 G
• 
  2 d6 v9 k0 t' i. m
• 
  # c; f1 k  u) `, i
• 
  0 J* }* V- ~+ Y$ z
• 
  " w+ q( a- d  S% |/ ]7 e/ M9 U
  

importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeature  #添加地图其他地理信息所用fromcartopy.mpl.gridliner importLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER   ##添加经纬度所用importmatplotlib.ticker asmticker   ##添加经纬度所用#中文及负号处理 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字体设置-黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题#画布fig = plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=200)#子图proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=130)  #中心经线为中国ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj})   #一行一列子区域#默认海岸线ax.coastlines()#添加其他地理信息特征ax.add_feature(cfeature.LAND, color='limegreen')  ####添加陆地######ax.add_feature(cfeature.COASTLINE,lw=0.1)  #####添加海岸线#########ax.add_feature(cfeature.RIVERS,lw=0.25)  #####添加河流######ax.add_feature(cfeature.LAKES)  ######添加湖泊#####ax.add_feature(cfeature.OCEAN, color='skyblue')  ######添加海洋########ax.set_title('worldmap', loc='center', fontsize =15)  #图标题名extent=[-180,180,-90,90]##经纬度范围gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True, linewidth=0.2, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')gl.xlabels_top = False##关闭上侧坐标显示gl.ylabels_right = False##关闭右侧坐标显示gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER ##坐标刻度转换为经纬度样式gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1], 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3], 30))#更改刻度字体大小gl.xlabel_style={'size':3.5}gl.ylabel_style={'size':3.5}gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1]+10, 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3]+10, 30))

. a# u& l! I) j3 M: Y
% y5 U2 c! G0 ~9 m3 a; k

颜色表：

/ M8 J' O) s, }4 h5 l1 W% R8 L2 [# {" F$ R% g