【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！！！

5 p; G/ n9 I  f  A0 B& F                               
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。）

• 
  1 X. N4 s9 o9 x6 x
• 
  
• 
  " V7 N! b8 F0 Y) S" l$ v7 I2 s
• 
  2 L1 v' g. s, q
• 
    Z* D* ?8 T" d& Y" E" c: o% F
• 
  7 L3 ?0 q# H& m+ S# E1 m
• 
  * _% x, t  k  n
• 
  ' M% A8 k* Z5 M; I# Z
• 
  . l! ^7 t) k+ d8 V
• 
  
• 
  
• 
  0 W* {; a5 p8 D+ M; [' J
• 
  
• 
  " W+ A- V5 W" z$ R5 C  f
• 
  
• 
  . I' F5 m( h; a6 B5 @  @0 X9 c
• 
  ' |7 {) r# j* w! i! `3 k
• 
    D0 E' T% W' J# ?0 c7 c
• 
  : x* n3 \4 R. h" W6 H% Z$ q
• 
  " B+ Q2 Q: E( T, O* A
• 
  
• 
  + Z8 k! Q7 j2 [" u- s& L
• 
  3 C+ @) W! J4 E1 T8 K( X* b
• 
  9 Y/ b! V* d. K7 U7 y4 J5 {% ]
• 
  
  

#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")

3 u- B% S% B! }# X# p# b8 D( b, k+ b, d/ t
  u2 M$ G( V/ e, k8 }

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。）

• 
  2 Z6 d! v- M5 ]$ n  n4 _
• 
  & V# `  p0 _  p3 u  X& v: k1 t- j
• 
  
• 
  ' k$ I$ Q0 N6 a* {) u6 @
• 
  
• 
  
• 
  + L/ I- l6 j1 c4 d
• 
  0 |. \, P( c( L- |
• 
  
• 
  9 _! w( ?( s/ _1 C7 Z, p
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  5 |! L, J* C, Y- i) @, ~' f
• 
  
• 
  
• 
  , V& {& k3 @" a0 q2 M
• 
  
  " v% b+ s  X! C5 e* a, y  n

#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")
8 @/ y2 S9 Y0 j# a6 [

0 q: x. T& _, q/ ]4 x+ e% ^+ Q

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! a0 \  b/ \( R# W2 p3 }, A
• 
  
• 
  4 \! z% [/ O/ ?7 r2 Z
• 
  9 |; C. I: N* e/ L! b
• 
  ; k( D: X$ i' Q  }+ J1 @& g) [& @# H  ^- _
• 
  
• 
    [3 d- v2 R& Y/ e# x; i# G
• 
  1 B/ [% j5 \& Z* {) O
• 
  ; Y, J% N% x3 W/ D; D. ?4 Q
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  $ k6 h. B  e7 ^9 M9 v1 k- U. S0 w2 e
• 
  
• 
  
• 
  3 d7 |6 J# @1 x  N
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  3 R" E9 N. ]; B8 Q+ q& D5 o8 @! _
• 
  
• 
  ! I( [  |8 `9 j% A* ]: `
• 
  
• 
  ( I( D: P. l5 A$ g& ?# e
• 
  
• 
  
• 
  & H( R$ |2 f- |8 x
• 
  
• 
  * x) u. R% S* u+ y' v% x
• 
  
• 
  
• 
  : \, x5 M/ z- y! O: h
• 
  / {6 ?3 y( ?9 L2 D5 x
• 
  
• 
  ' X) `# y  N4 q; G) I" E
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  ; v5 s7 w$ s, }' W* A: ~, n
• 
  
• 
  
• 
  % C5 |: [* y1 v. I2 X+ D
• ​
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  " E0 B* g# Z- h  v. ^; `/ t
• 
  & s3 }% x) R- [' F
  1 d7 {8 J) f+ H) ]' A6 B

##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()
# e8 M. [8 r; n9 u6 X$ l" e

7 u0 _5 x) u5 ^. k& Z
6 u9 E1 o/ y. `% o1 ^; @: m- X

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。）

• 
  
• 
  3 `# g7 s( U* T3 {. |9 g6 G* r
• 
  1 N" r( S( G" J# y
• 
  ; C( g  o: H* [! s+ |3 f+ _
• 
  
• 
  
• 
  . g' D1 _1 i: W/ _$ l6 }
• 
  # R0 h! m- M: F6 u, l6 E3 k
• 
  
• 
  9 I/ T7 f6 Q+ H) F
• 
  
• 
  2 J+ A3 G1 e9 s+ A3 z7 p: w
• 
  # y$ E, L3 f; z9 q
• 
  
• 
  " W# S4 C' t$ P" K0 H
• 
  
• 
  , n% P! o* a" E: g+ b" J. x$ x. U
• 
  ! W# c3 y8 l( X% V, Y5 U& D
• 
  
• 
  
• 
  4 m1 G9 L( t6 X% ^7 e) F
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  ) E% ^3 y' B9 ]0 Z+ m3 J# P; l
• 
  
• 
  # {9 e+ v5 @1 }. N4 U$ ]
• 
  
• 
  
• 
  2 k: R7 R( ]# o# x, x" _! @2 H2 x: O
• 
  ' N( p6 l1 `/ h0 m: O3 j" r
• 
  - ^( p9 x7 ]: m- C  j: X
• 
  
• 
  
• 
  6 |& Y7 l2 q% _1 J1 E9 v# k9 I
• 
  
• 
  
• 
  
  

#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 P6 Q9 g" }/ a; m                               
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)  

6 O! [+ z/ H- S# E  h5 e* j

• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  7 o& f# }  [5 s$ e5 w- N5 w
• 
  4 ?0 s5 K# f8 [
• 
  ; v5 [" t8 e' D) c4 i) O  y
• 
  # P& s' a0 c8 z$ D& U$ g
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  ' a# p; k2 M0 O  l7 r
• 
  $ R; _. t! B3 }; r
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  4 f4 V  Q4 h- \  O
• 
  
• 
  : ?1 B2 {% r' @' \" o/ `; W0 I
• 
  . s, v: B- O' X4 H
• 
  & N8 D( u1 o3 ^& _4 p
• 
  2 ?( A% q5 F& D
• 
  ; T6 `( M) D9 H- @: \* T" i
• 
  
• 
  
• 
  " F& |( V5 y% [$ m( |3 M" R& y
• 
  2 E2 f8 k! s; F6 F+ V3 Q# M
• 
  
• 
  2 L8 Y4 T6 z1 e
• 
  7 m; W. l3 h) l' w( {7 f$ v! C) u
• 
  * \5 t; t. p  \7 q7 n' H9 D1 y7 T
• 
  5 {3 G6 M3 s- t4 Z6 X
• 
    X) B  B4 ?! `! `
• 
  
• 
  
• 
  7 y, r  Y6 @3 D; o$ r2 b. O; m
• 
  1 t: k7 a' H' @6 R6 [
• 
  
  0 u4 j! y" O, L" k8 T% z( M4 A) H

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))
6 V7 }: [4 i2 U1 s

0 J+ I- y( V+ e% n: C( O, \2 E

颜色表：