Cartopy学习使用

昨天本来打算用 matplotlib 和 Cartopy 画几张海温图的，结果意外发现我的 Arch Linux 更新软件包以后，估计是 libc 版本太新导致 matplotlib break 了，只要一调用 plt.show 或者是 plt.savefig 必崩，给我人整傻了，又是更换内核又是搞虚拟机，今天下午临时装了一个 Ubuntu 22.04 用着，白白折腾了一天的时间 🤡。

更新：我发现不是 matplotlib break 了，是 Cartopy 和新版的 Shapely 不兼容导致的。执行以下命令从源码重新安装 Shapely 即可恢复正常。

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pip install "shapely<2" --no-binary shapely --force-reinstall

我之前就用过 Cartopy，但是并不是特别熟。今天画海温图的时候顺便探索了一下，发现了几件有趣的事情，所以分享一下。

Pycharm 中使用 Cartopy 时没有属性和方法提示

这是困扰我许久的问题了，在使用 Cartopy 时，如果要绘制多个子图，通常会以一下方法绘图

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fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
ax.plot()

但是奇怪的是，敲完 ax 以后竟然没有任务有关的方法提示，原因是 Pycharm 并不知道 ax 的类型是什么 (同理，对于 fig 类似。)。我们要做的，就是给变量添加上类型注解。

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from matplotlib.figure import Figure
from cartopy.mpl.geoaxes import GeoAxes

fig: Figure = plt.figure()
ax: GeoAxes = fig.add_subplot()
ax.plot()

Cartopy 设置图片的显示范围

set_extent 函数一定要放到绘制完图片后的下一行，否则最后图片的显示范围会出现异常

Cartopy 的 minor 参数

在添加经纬度坐标的时候，通常要使用以下函数添加坐标

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ax.set_xticks(A, crs=projection)
ax.set_yticks(B, crs=projection)

这里的 A 和 B 通常是一个列表、数组之类的，我一般都是直接根据经纬度范围直接用 np.arange 生成，例如

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# 经度范围：120 - 170 °E
# 纬度范围：5 °S - 5 °N
ax.set_xticks(np.arange(-170, -110, 20), crs=projection)
ax.set_yticks(np.arange(-5, 10, 5), crs=projection)

但是今天下午上课太困了，错写成了下面的代码

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# 经度范围：120 - 170 °E
# 纬度范围：5 °S - 5 °N
ax.set_xticks(np.arange(-170, -110）, 20, crs=projection)
ax.set_yticks(np.arange(-5, 5）, 5, crs=projection)

于是我神奇的发现，该代码不仅没有出错 ，绘制出的坐标也是正确的，而且还多出了小刻度

然后我去翻阅了 Cartopy 的手册中 set_ticks 的部分

按道理来讲，这里的 20 和 5 应该是赋给了形参 minor，于是我把 20 和 5 换成了 minor=True，发现得出了一个一模一样的图。没想到我犯个困还能无意中发现这么一个好用的参数，好耶！

Cartopy 绘图中心经度和数据经度问题

今天发现，使用兰伯特投影画地图时，需要注意一下中心经度设置和数据经度设置的问题。

• 当使用 0° 为中心经度时，数据的经度需要使用 0 - 360 的形式
• 当使用 180° 为中心经度时，数据的经度需要使用 -180 - 180 的形式