【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("···")

  
  

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。）

• 
  
• 
  
• 
  
• 
  / m. d1 a+ C/ `. k$ }/ s1 N
• 
  
• 
  4 L, B, I  m- I5 a
• 
  
• 
  
• 
  7 l/ Z  w7 b8 u  S% _
• 
  
• 
  
• 
  7 _% M6 o6 e" u% O3 Z8 `
• 
  7 H4 P7 C8 H1 o: q; }# M2 v% a
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  ' ]9 \/ \. \* X$ `
• 
  0 k. ^! N# o5 Q5 f; z
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  " h$ U+ n1 w) c& E$ N
• 
  1 {1 r/ N* P, j
  1 ^/ R0 o0 {$ _# j

#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")

0 F2 N9 n& {7 P' j5 H! ^( c6 B
" K0 z) T) N$ I4 N6 c7 I: e/ R

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。）

* i7 h, Y) o0 g6 j; F- q

• 
  ' C* o. ]" \3 K8 N1 U: `. P
• 
    n; Y8 {: m2 Z% o! G! c. t* Z) D1 H
• 
  1 v! r& [5 b/ ~7 m5 ?
• 
  . V% c& e, \8 @" F( Y; T4 H
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  ; C4 U/ C4 Y, B/ C% L1 a2 \
• 
  
• 
  0 m0 C: i4 ^0 H4 E2 ^& d
• 
  
• 
  ) ]) D6 c- D, h! E) I6 W5 @
• 
  9 a( [8 W5 H6 I  ?; ?8 K
• 
  # y  s% ^+ F( a% j# D" A
• 
  
• 
  3 f) g  {8 x& l: y% P% f& s$ Q
  

#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")

% V* T" }: z$ D0 T4 B" h5 n' n
* g! b) G0 S8 X! i) H  p

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。）

) B) ~, k, B3 C+ t

• 
  2 L& q2 ?9 r2 O% g. u% l  \
• 
  
• 
  + r0 x* J( z* N. g' I4 Z" w4 U
• 
  ; ~/ y( ^" K& }  P- w$ i
• 
  
• 
  
• 
    o8 d" c9 `& l! y
• 
  1 s# j5 S% t( N* s
• 
  4 H0 h3 {: M/ u! P
• 
  
• 
  
• 
  4 A& _; U# Q2 M6 [/ A4 P
• 
  ) {  l. Q! Z5 G- L) s9 z
• 
  
• 
  
• 
  * @% ~9 ]% T3 I) ^# C/ y; }3 \
• 
  + o% F/ R2 A2 ^3 ~' ~$ J
• 
  / u7 N$ a; W% F- k: z% Q
• 
  
• 
  0 I# v) C" C' S1 D" _# i+ C/ |
• 
  9 H+ X3 }9 o1 s) U7 t$ ^/ I' F
• 
  
• 
  ( S+ G; `8 q. ?0 y# o
• 
  * e9 c" A# s) [" m+ A; \) s
• 
  . F% N' G! R* `: g$ Z5 ^
• 
  
• 
  4 e8 O5 \& H% i( b9 p6 _
• 
  
• 
  
• 
  5 \; U: c" L2 w" A* Q2 V
• 
  # `0 h9 d3 B/ b8 i' u$ Q2 y; Y
• 
  
• 
  
• 
  / `5 `) D. l* q% [" L# Q( |
• 
  4 h+ G4 h2 _& {" H& N& Q7 H
• 
  4 X  o* J5 \/ |3 s7 O
• 
    @! R& D/ B/ m/ Y( L
• 
  ' k& L9 c1 D+ ~/ r3 c9 Z
• 
  ( f3 G% ]0 Z% ~9 ^- s
• 
  
• 
  5 ?( L2 z7 M0 u5 A( S
• 
  
• 
  
• 
  1 ]2 e. u; G5 Y: q7 |
• ​
  
• 
  ! q' l/ y+ W  Z/ V
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  $ n+ d" b  o; ~1 N
• 
  
  

##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()
8 ^3 {* c8 E( S

" t; E  {, `' P/ @' F

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。）

9 i. D/ l1 g2 v! `* H7 X

• 
  
• 
  % l& i" f# H9 S6 N7 Q
• 
  ( w3 s" w' z. {+ ^1 i. S- M
• 
  2 e- x+ K( _& q4 h! {9 m8 D
• 
  # S$ K; S: }9 ]3 C8 E  r# b0 T
• 
  
• 
  / Q6 x$ E4 ^' g1 S, S3 b
• 
  1 F, P- a+ U0 k4 {) h4 y8 x" y) R
• 
  - e  x1 [# t: `" E: _' E
• 
  1 @$ P3 w8 F) }8 E: n
• 
    [0 R3 E. L3 G
• 
  
• 
  
• 
  : B: Z+ n6 W0 v, G
• 
  
• 
  4 z2 j- U. H9 s7 h& `
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  3 V5 K% h' Z0 m
• 
  
• 
  4 b# L; f" ^( X9 L  Q9 q
• 
  
• 
  0 L6 Q1 A8 V" g
• 
  
• 
  # M: Y% I' T1 Q( Z3 z
• 
  ! p# t) x6 X: M) O' ?1 O
• 
  
• 
  
• 
  " ~) h1 H; X. i- q6 Y0 e3 b! M
• 
  
• 
  
• 
  8 X) i' Y5 Q" \3 w% Z3 F$ X
• 
  ! f% Z  |9 }# \" W' J
• 
  & F) d1 }2 A% k/ }1 }- B
• 
  ) j2 x# R4 ?$ c& K
• 
  
• 
  + S2 A6 S+ g& D
• 
  ' @- v$ k, s* Q: a/ }1 q
• 
  7 v5 l* L& h* i$ c5 F1 b% P
• 
  & I: |: d! t; {9 [  R; c2 x! P; O
  

#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))
/ ~2 j3 C3 i' D- K' D0 [

: w  A$ M, f5 z2 D$ o

4 m: f" W7 e# k5 {1 Y5 ^; ]                               
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)  

• 
  
• 
  ) ?- K0 h" g( z$ X( z8 S! f
• 
  5 b7 _# L( D; B! _
• 
  
• 
  % z, ]( V/ C9 b$ t; H; }7 u1 M
• 
  : T6 w8 F2 ?  E1 f" N4 Z# c
• 
  5 M' _% g; I3 d; c. b1 ]  O$ K
• 
  : `7 |5 q% N. D! X5 Q$ A# U8 \( ^
• 
  + ^8 `% r! y$ m
• 
  ' z$ x% \. \  ~: M' i* E
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  1 G& E0 W1 w5 ?1 A4 X3 T
• 
  
• 
  * E7 l( h9 _- {2 ?+ K
• 
  
• 
  " l. M0 S( o* ^, V  v; b
• 
  ; `" [; ~: n/ D: ~; e
• 
  ! W# E/ g( P2 t" z
• 
  / ?1 F: R- F5 A) f- u! V8 K
• 
  
• 
  
• 
  . b$ b- t6 N  u) o4 _# G* _& }' S
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  ! `: b& t' n/ g: T/ D: j( N
• 
  
• 
  4 f% d( t6 ~  r# C9 i9 V
• 
  " n. \2 r; i% e. t
• 
  $ G- F" M1 o% t8 J3 h/ v' ?& J! S
• 
  & ~0 \% z. z. p$ T; \3 m" M2 U: [
• 
  7 y* {" s) @& m  ?  E. ]
• 
  + [# m$ n$ c! N! L& `3 z) R
• 
  ( p8 ^0 U! w4 B
• 
  
  . d+ r& v9 x; Q7 Z4 ~- S

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))
1 S3 U/ W4 ~, t, E" ^

. x5 T; o& T* N

颜色表：

8 K0 Y# V$ p& y2 @