frykit 0.2.1

A simple toolbox for Matplotib and Cartopy

frykit

一个配合 Matplotlib 和 Cartopy 使用的工具箱，主要由 shp 和 plot 模块组成。

shp 模块的功能是：

• 读取中国行政区划数据
• 创建多边形掩膜（mask）
• 地理坐标变换

plot 模块的功能包括：

• 读取中国行政区划数据
• 向地图添加中国国界和省界
• 利用国界和省界对填色图进行裁剪（白化）
• 设置地图刻度
• 添加风矢量图的图例
• 添加指北针
• 添加地图比例尺

没有文档，但是每个函数都有详细的 docstring，可以在 Python命令行中通过 help 函数查看，或者在 IDE 中查看。

这个包只是作者自用的小工具集，函数编写粗糙，可能存在不少 bug，还请多多交流指正。类似的更完备的包还请移步 gma 或 EOmaps。

安装

pip install frykit

依赖仅需 cartopy>=0.20.0。

示例

读取中国行政区划

import frykit.shp as fshp

# 读取中国国界.
country = fshp.get_cn_shp(level='国')

# 读取中国省界.
provinces = fshp.get_cn_shp(level='省')
anhui = fshp.get_cn_shp(level='省', province='安徽省')

# 读取中国市界.
cities = fshp.get_cn_shp(level='市')
hefei = fshp.get_cn_shp(level='市', city='合肥市')
cities_of_anhui = fshp.get_cn_shp(level='市', province='安徽省')

返回结果为 Shapely 的多边形对象，可以进行交并等几何运算。

行政区划的 shapefile 文件来自 ChinaAdminDivisonSHP 项目，坐标已从 GCJ-02 坐标系处理到了 WGS84 坐标系上。

绘制中国国界和省界

# 绘制中国国界.
fplt.add_cn_border(ax)

# 绘制中国省界.
fplt.add_cn_province(ax)
fplt.add_cn_province(ax, name=['安徽省', '江苏省'])

ax 可以为 Axes 或 GeoAxes。多次调用时能够通过缓存节省读取数据的时间开销。

绘制任意多边形

import shapely.geometry as sgeom

# 绘制一个多边形.
polygon = sgeom.polygon(...)
fplt.add_polygon(ax, polygon)

# 绘制多个多边形并填色.
pc = fplt.add_polygons(ax, polygons, array=data, cmap=cmap, norm=norm)
cbar = fig.colorbar(pc, ax=ax)

只要在主程序中维持对 polygon 的引用，就能在多次调用时通过缓存节省坐标变换的时间开销。

Cartopy 的 GeoAxes.add_geometries 会自动去除 polygons 中不在 GeoAxes 显示范围内的多边形，破坏 polygons 和 array 的一一对应关系，打乱填色的结果。工具箱中的 add_polygons 函数不会进行这一操作，能够产生正确的填色结果。

裁剪填色图

cf = ax.contourf(lon, lat, data, transform=data_crs)
fplt.clip_by_cn_border(cf)

被裁剪的对象还可以是 contour、clabel、pcolormesh、quiver 等方法的返回值。

当用于裁剪的多边形超出 GeoAxes 的显示范围时，直接用 Artist.set_clip_path 做裁剪会发生填色图出界的现象（cartopy/issues/2052）。工具箱内的 clip_by_xxx 系列函数对此进行了处理。

添加指北针和比例尺

fplt.add_compass(ax1, 0.95, 0.8, size=15, style='star')
scale = fplt.add_map_scale(ax1, 0.36, 0.8, length=1000)
scale.set_xticks([0, 500, 1000])

指北针目前只是单纯指向图片上方，并不能真正指向所在地点的北方。

比例尺的尺寸是用地图中心处单位长度对应的距离计算得到。

定位南海小地图

sub_ax = fig.add_projection(projection=map_crs)
sub_ax.set_extent([105, 120, 2, 25], crs=data_crs)
fplt.move_axes_to_corner(sub_ax, ax)

需要先确定主图和子图的显示范围，再利用 move_axes_to_corner 函数将子图缩小并定位到主图的角落。

效果图

example 目录下有一些示例脚本：