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我想用 Cartopy 在网格（在 LCC 投影中）上绘制数据，以便数据填充整个轴（以及轴，但这不是这里的问题）。

为了更清楚，这是我对 Cartopy 所做的事情：

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： 卡托比

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： 底图

最后，当使用 proj4 使用此定义转换 lon 和 lat 时，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')我再次获得所需的图像：

项目4

是否有可能在 cartopy 中实现这一目标？

换句话说，我想要一个数据显示在一个完美的矩形中的图，并且背景图相应地被扭曲，即类似于这个例子的相反的东西（不能安装 iris 包，否则我会尝试这个例子）

我尝试了一些方法，例如：

  • 为我的投影构建一个自定义类，如此处所做的，只是为了确保所有参数都设置正确（如我的 proj4 定义中所示）。
  • 玩弄宽高比，但它们只影响轴而不是轴，还有更多的东西。

任何帮助是极大的赞赏！

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这里缺少的重要信息是您的数据以纬度和经度为单位，而不是在笛卡尔横向墨卡托坐标系中。因此，您将需要使用一个能表示经纬度的笛卡尔坐标系（此时尚未实现球形轮廓）。这样的坐标系以 PlateCarree crs 的形式存在 - 因此只需将其作为轮廓数据的变换传递即可将您的数据放在正确的位置。

plt.contourf(lon, lat, Z, transform=ccrs.PlateCarree())

这确实突出了一个事实，即数据的默认坐标系与地图的坐标系相同，在大多数情况下不是经度和纬度- 更改数据 CRS 的唯一方法是传递 transform 关键字。

高温高压

于 2014-10-16T08:14:00.053 回答