python cartopy+xarray作图

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• python cartopy+xarray作图
• • 主要使用的包
  • 读取数据
  • 作图

画一张以北极点为中心的极地投影的地图

主要使用的包

import os
import xarray as xr     # 读取数据
import cartopy.crs as ccrs    # 设置投影
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt    
import matplotlib.path as mpath

读取数据

以1982年北半球植被秋季物候为例，数据为tiff格式

eos = xr.open_rasterio('数据路径')
eos
eos[0].where(eos[0]!=eos.rio.nodata).plot.imshow() # 简单的可视化
eos.values[eos.values==-9999] = np.nan

作图

fig = plt.figure(figsize = (6,6))
fig.suptitle('eos in nh',fontsize=20)
plt.axis('off')
ax = plt.subplot(projection = ccrs.NorthPolarStereo())  # 设置坐标系的投影

# 生成一个path作为图像边界
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
center, radius = [0.5, 0.5], 0.5
verts = np.vstack([np.sin(theta), np.cos(theta)]).T
circle = mpath.Path(verts * radius + center)


ax.coastlines()       # 添加海岸线
ax.gridlines(linestyle='--')   # 添加经纬度网
ax.set_extent([-180, 180, 30, 90], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
ax.set_boundary(circle,transform = ax.transAxes)   # 设置图像边界
cbar_kwargs ={ 'shrink':0.8} # 设置colorbar的大小

eos_s[0].plot.pcolormesh(ax=ax,transform= ccrs.PlateCarree(), 
                     robust=True,vmax=340,
                     cbar_kwargs = cbar_kwargs
                     )   
# 由于数据与坐标系的投影方式不同，需要使用 transform 参数声明数据的投影方式