使用Matplotlib和Cartopy绘制完整中国地图
在地理信息系统（GIS）中，地图的可视化是非常重要的一环。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和Cartopy库，基于shp文件绘制完整的中国地图。首先，我们需要确保安装了相关库，并获取到合适的shp文件。
安装依赖
我们需要先安装Matplotlib和Cartopy，通常可以通过以下命令进行安装：
pip install matplotlib cartopy
此外，我们还需要下载中国的shp文件。可以从公开的数据源网站（如自然地理信息或中国国家地理信息公共服务平台）获取shp文件，文件通常包括省级、县级等各个层级的边界。
读取shp文件并绘制地图
接下来，我们将使用Cartopy中的shapereader读取shp文件，并使用Matplotlib将其绘制出来。以下是具体的代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.io.shapereader import Reader
# 设置绘图区域和投影方式
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.Mercator())
# 设置地图背景
ax.set_extent([73, 135, 3, 54]) # [xmin, xmax, ymin, ymax]
ax.add_feature(cfeature.BORDERS) # 添加国界
ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5) # 添加湖泊
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE) # 添加海岸线
ax.add_feature(cfeature.FORESTS) # 添加森林
# 读取中国省级行政区的shp文件，路径需根据实际情况修改
shp_filename = 'path_to_your_shapefile/china_provinces.shp'
ax.add_geometries(Reader(shp_filename).geometries(),
ccrs.PlateCarree(),
edgecolor='black',
facecolor='none')
# 设置标题
plt.title('中国省级行政区地图', fontsize=20)
# 展示地图
plt.show()
代码解读
-
导入库：我们首先导入了必要的库，包括
matplotlib.pyplot用于绘图，cartopy.crs用于设置地图的投影方式，以及cartopy(feature)和cartopy.io.shapereader用于添加地理特征和读取shp文件。 -
设置绘图区域及投影：
- 使用
plt.figure创建一个画布并设置大小。 -
使用
add_subplot添加子图，指定投影为Mercator（墨卡托投影）以更好地展示中国的地理特征。 -
设置地图背景：
set_extent方法设置了地图的显示范围，范围为中国的经纬度。-
使用
add_feature方法添加国界、湖泊和海岸线等元素，使地图更加清晰。 -
读取shp文件：
-
使用
Reader读取指定路径下的shp文件，并使用add_geometries将读取的几何体添加到地图中。 -
展示地图：
- 最后，通过
plt.title为地图添加标题，并使用plt.show()展示绘制的地图。
总结
通过以上步骤，我们成功地使用Python的Matplotlib和Cartopy基于shp文件绘制了中国地图。这种方法不仅适用于中国地图的绘制，也可以用于其他地区的行政区划图。可以根据实际需要进一步定制地图的样式、颜色和其他元素，以满足不同的可视化需求。在未来的工作中，可以探索更多Cartopy的功能，比如绘制气象数据、海洋数据等多种地理信息，为数据分析和可视化提供强大的支持。
