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对于绘制天空图，我刚刚从 Basemap 切换到 cartopy，我更喜欢它。

（主要原因是某些计算机上的 Basemap 段错误，我无法修复）。

我唯一挣扎的是，得到一个天梭圆环（用来显示我们望远镜的视锥。）

这是一些绘制随机星星的示例代码（我使用真实的目录）：

import matplotlib.pyplot as plt
from cartopy import crs
import numpy as np

# create some random stars:

n_stars = 100
azimuth = np.random.uniform(0, 360, n_stars)
altitude = np.random.uniform(75, 90, n_stars)
brightness = np.random.normal(8, 2, n_stars)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=crs.NorthPolarStereo())
ax.background_patch.set_facecolor('black')

ax.set_extent([-180, 180, 75, 90], crs.PlateCarree())

plot = ax.scatter(
    azimuth,
    altitude,
    c=brightness,
    s=0.5*(-brightness + brightness.max())**2,
    transform=crs.PlateCarree(),
    cmap='gray_r',
)

plt.show()

我如何在该图像中添加具有一定半径的天梭圆？ https://en.wikipedia.org/wiki/Tissot%27s_indicatrix

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1 回答 1

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我一直想返回并添加来自 GeographicLib 的两个函数，它们提供正向和反向测地线计算，这只是通过在给定纬度/经度/半径的适当方位角上采样来计算大地圆的问题。唉，我还没有这样做，但是 pyproj 中有一个相当原始（但有效）的包装器用于该功能。

那么，要实现 tissot indicatrix，代码可能类似于：

import matplotlib.pyplot as plt

import cartopy.crs as ccrs
import numpy as np

from pyproj import Geod
import shapely.geometry as sgeom


def circle(geod, lon, lat, radius, n_samples=360):
    """
    Return the coordinates of a geodetic circle of a given
    radius about a lon/lat point.

    Radius is in meters in the geodetic's coordinate system.

    """
    lons, lats, back_azim = geod.fwd(np.repeat(lon, n_samples),
                                     np.repeat(lat, n_samples),
                                     np.linspace(360, 0, n_samples),
                                     np.repeat(radius, n_samples),
                                     radians=False,
                                     )
    return lons, lats


def main():
    ax = plt.axes(projection=ccrs.Robinson())
    ax.coastlines()

    geod = Geod(ellps='WGS84')

    radius_km = 500
    n_samples = 80

    geoms = []
    for lat in np.linspace(-80, 80, 10):
        for lon in np.linspace(-180, 180, 7, endpoint=False):
            lons, lats = circle(geod, lon, lat, radius_km * 1e3, n_samples)
            geoms.append(sgeom.Polygon(zip(lons, lats)))

    ax.add_geometries(geoms, ccrs.Geodetic(), facecolor='blue', alpha=0.7)

    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

罗宾逊天梭指标

于 2015-07-23T12:33:54.993 回答