Python绘图-12地理数据可视化

Matplotlib 自 带 4 类别 地理投影： Aitoff, Hammer, Mollweide 及 Lambert 投影，可以 结 合以下四 张 不同

的 图 了解四 种 不同投影 区别 。

12.1Aitoff投影

12.1.1图像呈现

12.1.2绘图代码 

import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
from matplotlib import rcParams  # 从matplotlib中导入rcParams，它用于处理matplotlib的配置参数
# 定义一个字典config，其中包含字体、大小和其他相关的配置参数
config = {"font.family": 'serif', "font.size": 10.5, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['SimSun']}
rcParams.update(config)  # 使用config字典中的配置参数更新rcParams
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 运行配置参数总的轴（axes）正常显示正负号（minus）N = 100# 定义数据点的数量为100
np.random.seed(157)# 设置随机种子，使生成的随机数可复现
long = np.random.random(N) * 360 - 180# 生成[-180, 180]范围内的随机经度
lat = np.random.random(N) * 180 - 90# 生成[-90, 90]范围内的随机纬度
plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=110)# 创建一个新的图形窗口，并设置其大小和分辨率
plt.subplot(111,projection="aitoff" )# 创建一个子图，使用aitoff投影方式
plt.scatter(long, lat, marker='*', color='red', s=40)# 在子图上绘制散点图，设置散点样式、颜色和大小  
plt.title("Aitoff")
plt.grid(True)# 显示网格线  
plt.show()

12.2 Hammer投影

12.2.1图像呈现

12.2.2绘图代码 

import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
from matplotlib import rcParams  # 从matplotlib中导入rcParams，它用于处理matplotlib的配置参数# 定义一个字典config，其中包含字体、大小和其他相关的配置参数
config = {"font.family": 'serif', "font.size": 10.5, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['SimSun']}
rcParams.update(config)  # 使用config字典中的配置参数更新rcParams
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 运行配置参数总的轴（axes）正常显示正负号（minus）
# 导入cartopy的crs模块，crs代表坐标参考系统（Coordinate Reference Systems）
import cartopy.crs as ccrs
# 导入cartopy的feature模块，这个模块提供了一些自然地理特征，如陆地、海洋等
import cartopy.feature as cfeature# 创建一个新的图形和坐标轴
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
# 在图形中添加一个子图，设置其位置为1行1列的第1个位置，并设置其投影为Hammer投影
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.Hammer())# 向坐标轴中添加自然地理特征，这里添加的是陆地和海洋
ax.add_feature(cfeature.LAND)
ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
# 设置坐标轴的范围为全球，即显示整个地球
ax.set_global()
# 在坐标轴上绘制网格线，并设置draw_labels为True，表示在网格线上绘制标签  
ax.gridlines(draw_labels=True)# 显示图形
plt.show()

12.3Mollweide投影

12.3.1图像呈现

12.3.2绘图代码 

import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
from matplotlib import rcParams  # 从matplotlib中导入rcParams，它用于处理matplotlib的配置参数# 定义一个字典config，其中包含字体、大小和其他相关的配置参数
config = {"font.family": 'serif', "font.size": 10.5, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['SimSun']}
rcParams.update(config)  # 使用config字典中的配置参数更新rcParams
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 运行配置参数总的轴（axes）正常显示正负号（minus）
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature# 创建一个新的图形和坐标轴，设置投影为Mollweide
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
# 在图形中添加一个子图，并设置其投影为Mollweide投影
# Mollweide投影是一种等面积伪圆柱投影，能保持全球面积的比例  
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.Mollweide())# 向坐标轴中添加自然地理特征  
# 添加陆地、海洋、国界（用虚线表示）和河流  
ax.add_feature(cfeature.LAND)
ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)# 设置坐标轴范围为全球
ax.set_global()# 如果需要，可以添加网格线
ax.gridlines()# 显示图形
plt.show()

12.4Lambert投影

12.4.1图像呈现【方法1】

12.4.2绘图代码 

import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
from matplotlib import rcParams  # 从matplotlib中导入rcParams，它用于处理matplotlib的配置参数# 定义一个字典config，其中包含字体、大小和其他相关的配置参数
config = {"font.family": 'serif', "font.size": 10.5, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['SimSun']}
rcParams.update(config)  # 使用config字典中的配置参数更新rcParams
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 运行配置参数总的轴（axes）正常显示正负号（minus）
N = 100
np.random.seed(157)
long = np.random.random(N) * 2 * np.pi - np.pi
lat = np.random.random(N) * np.pi - (np.pi / 2)
plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=110)
plt.subplot(111,projection="lambert")
plt.scatter(long, lat, marker='*', color='red', s=40)
plt.title("Lambert")
plt.grid(True)plt.show()

12.4.3图像呈现【方法二】 

12.4.4绘图代码 

import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
from matplotlib import rcParams  # 从matplotlib中导入rcParams，它用于处理matplotlib的配置参数# 定义一个字典config，其中包含字体、大小和其他相关的配置参数
config = {"font.family": 'serif', "font.size": 10.5, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['SimSun']}
rcParams.update(config)  # 使用config字典中的配置参数更新rcParams
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 运行配置参数总的轴（axes）正常显示正负号（minus）
N = 100
np.random.seed(157)
long = np.random.random(N) * 2 * np.pi - np.pi
lat = np.random.random(N) * np.pi - (np.pi / 2)
plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=110)
plt.subplot(111,projection="lambert")
plt.scatter(long, lat, marker='*', color='red', s=40)
plt.title("Lambert")
plt.grid(True)plt.show()

代码注释：

这段代码首先导入了必要的模块，然后创建了一个图形和一个子图，并设置了投影为Lambert Conformal投影。通过central_longitude和central_latitude参数，你可以设置投影的中心点。在这个例子中，中心经度设置为-90.0（西经90度），中心纬度设置为45.0（北纬45度），这通常用于展示北半球的地图。

然后，使用set_extent方法设置了地图的边界范围。crs=ccrs.PlateCarree()表示边界范围是在经纬度坐标系（Plate Carree投影）下定义的。

接下来，通过add_feature方法添加了陆地、海洋、国界和河流等自然地理特征。

最后，使用gridlines方法添加了网格线，并通过plt.show()显示了图形。

12.5几种绘图方式的比较

Aitoff投影、Hammer投影、Mollweide投影和Lambert投影都是地理学和地图制作中常用的投影方式，它们各自具有不同的特点和适用场景。

12.5.1投影方式对比说明

1. Aitoff投影：
   • 特点：Aitoff投影是经过改进的方位投影，采用椭圆形经纬网的折衷投影。它适用于绘制小比例的世界地图。
   • 适用场景：由于其经纬网的特性，Aitoff投影在展示全球数据时能够保持较好的形状和面积平衡，但会引入一定程度的畸变。
   • 发明者：由俄罗斯制图员David A. Aitoff于1889年开发。
2. Hammer投影（哈默投影）：
   • 特点：Hammer投影是由等面积横轴方位投影派生而来，它等面积地表示整个世界。其经纬线网交点坐标由等面积横轴方位投影的每一横坐标乘以2得到，并重新注记经线。
   • 适用场景：Hammer投影常用于制作小比例尺世界地图，因为它能够保持全球面积的比例不变，这对于需要准确展示面积分布的地图尤为重要。
   • 发明者：由德国学者H.H.E.哈默(H.H.Ernst von Hammer)于1892年应用Aitoff变换方法拟定。
3. Mollweide投影（摩尔威德投影）：
   • 特点：Mollweide投影是一种等面积伪圆柱投影，它将经线投影成为椭圆曲线。这种投影方式能够保持全球面积的比例。
   • 适用场景：由于其等面积的特性，Mollweide投影在需要准确反映面积分布的地图制作中特别有用，如气候学、地理学等领域的研究。
   • 发明者：由德国数学家摩尔威德（K.B.Mollweide）于1805年创拟。
4. Lambert投影（兰伯特投影）：
   • 特点：Lambert投影是一种保形投影，它在一定区域内保持形状的真实性。它有多种变种，如正轴Lambert投影、斜轴Lambert投影等。
   • 适用场景：Lambert投影常用于特定区域的地图制作，如中纬度地区的详细地图。由于其保形特性，它在需要准确反映形状和方向的应用中表现出色。
   • 发明者与变种：Lambert投影由德国数学家Johann Heinrich Lambert提出，并有多种变种以适应不同的地图制作需求。

12.5.2总结归纳

• Aitoff投影和Hammer投影都适用于小比例尺的世界地图制作，其中Aitoff投影更注重形状和面积的平衡，而Hammer投影则强调面积的准确性。
• Mollweide投影以其等面积的特性在需要反映面积分布的地图制作中占据优势。
• Lambert投影则以其保形特性在特定区域地图制作中表现出色。

在选择投影方式时，需要根据地图的用途、比例尺、展示的数据类型以及所需的准确性和可读性等因素进行综合考虑。