【发布时间】:2014-10-16 07:32:51
【问题描述】:
我想使用 Cartopy 在网格(LCC 投影中)上绘制数据,以便数据填充整个轴(还有轴,但这不是这里的问题)。
为了更清楚,这是我对 Cartopy 所做的:
import cartopy.crs as ccrs
import numpy as np
import pyproj as p4
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
lalo = #read latitudes and longitudes of my grid defined in a special LCC projection (below)
lat = np.reshape(lalo[:,1],(ny,nx))
lon = np.reshape(lalo[:,0],(ny,nx))
minlat = lat[0,0]
maxlat = lat[-1,-1]
minlon = lon[0,0]
maxlon = lon[-1,-1]
Z = np.ones((ny,nx)) #some data
#grid definition for cartopy:
myproj = ccrs.LambertConformal(central_longitude=13.3333, central_latitude=47.5,
false_easting=400000, false_northing=400000,
secant_latitudes=(46, 49))
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection = myproj)
plt.contourf(lon, lat, Z)#, transform=myproj)
#no difference with transform option as lon,lat are already in myproj projection
结果是一个没有填满整个轴的图像,但看起来像这样:
当像这样使用底图时:
a=6377397.155
rf=299.1528128
b= a*(1 - 1/rf)
m = Basemap(projection='lcc', resolution='h', rsphere=(a,b),
llcrnrlon=minlon,llcrnrlat=minlat,urcrnrlon=maxlon,urcrnrlat=maxlat,
llcrnrx=400000, llcrnry=400000,
lat_1=46, lat_2=49, lat_0=47.5, lon_0=13.3333, ax=ax)
x,y = m(lon,lat)
m.contourf(x,y,Z)
我得到以下(所需)图像:
最后,当使用 proj4 使用这个定义 p4.Proj('+proj=lcc +lat_1=46N +lat_2=49N +lat_0=47.5N +lon_0=13.3333 +ellps=bessel +x_0=400000 +y_0=400000') 转换 lon 和 lat 时,我再次得到所需的图像:
是否有可能在 cartopy 中也实现这一点?
换句话说,我想要一个数据显示在一个完美的矩形中的图,并且背景图相应地扭曲,即与example相反的东西(无法安装 iris 包,否则我会尝试这个例子)
我尝试了一些方法,例如:
- 像 here 那样为我的投影构建一个自定义类,只是为了确保所有参数都设置正确(就像我的 proj4 定义中一样)。
- 玩过aspect ratios,但它们只影响轴而不是轴, 还有其他一些事情。
非常感谢任何帮助!
【问题讨论】:
标签: python matplotlib cartopy