Python下basemap画出的各种地图

刚接触Python的basemap库时，被它所能产生的效果震撼了。

但是在深入的学习时发现网上很难找到系统的中文教程，仅能搜到一些博客文章里讲到的某些知识点，不成体系，就难以运用自如。

在网上看了看官方文档，又找到了这一使用手册《Basemap tutorial Documentation Release 0.1

Roger Veciana i Rovira》，原作者在这里深入浅出的系统讲解了basemap的用法，有实例、有方法、有探讨、有研究，我在学习的时候受益匪浅，同时边学习边简单的翻译一下，供以后使用之便。

正所谓 始于颜值，陷于才华，忠于人品。在翻译的时候，我在保持原手册知识框架的同时，结合我学习的收获，侧重于以下三个层次：

开始吧。。。。（水平有限，文章粗糙，仅供参考）

1 入门

详细的安装教程在官方文档里已经有所阐述，所以这本使用指南侧重于向大家展示怎样使用Basemap。

在这些案例中，我使用的Linux系统的一些配置情况：

·在Ubuntu系统中，使用Synaptic安装库文件

·在Suse系统（一个老的Linux发行版）中，运行这些代码

以下为译者强行插入：

简单粗暴的安装方法（尤其对于Windows系统总是安装不成攻的时候）：

在我经历了各种各样难以名状的坑之后，终于在moxigandashu 的文章种找到了终极解决办法（http://blog.csdn.net/moxigandashu/article/details/68945845）

通过http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载两个文件

basemap-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

pyproj-1.9.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

根据电脑配置和使用的Python版本下载对应的文件

pip install pyproj-1.9.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

pip install basemap-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

下载用户指南

包括示例代码在内的所有文件，都可以在GitHub上找到

https://github.com/rveciana/BasemapTutorial

如果安装有GIT客户端，可以直接用下面命令下载到本地：

git clone https://github.com/rveciana/BasemapTutorial.git

画一张最简单的地图（当然不是小时候每个人都画过的地图#^.^#）：

from mpl_toolkits.base import Basemap

import matplotlib.pyplot as plt

map = Basemap()

map.drawcoastlines()

plt.show()

plt.savefig(‘test.png’)

改变地图的投影方式非常简单，只用在Basemap（）中加入projection参数和lat_0, lon_0参数。(关于更多的地图投影只是，可以参考百度百科https://www.baidu.com/link?url=d7mToqKOKCk3Ba60s2HtT-4pEuC4jzHhFqhytovCw2IKA6cu6GiBHuR-V7negpngoN8dKyHBNA8_8y8-GRs1tJ7Q6o2bwDLtuB9277b6L6UrIKTRv2DPJtbw87iv6NeA&wd=&eqid=8077e6880001a123000000025a600f50)

即使使用新的地图投影方式，生成的地图还是丑的一逼，用下面的代码可以给陆地和海洋填上不同的颜色：

From mpl_toolkits.basemp import Basemap

Import matplotlib.pyplot as plt

Map = Basemap(projection = ‘ortho’, lat_0 = 0, lon_0 = 0)

# 首先给地球涂上蓝色的一层

map.drawmapboundary(fill_color = ‘aqua’)

# 再给大陆涂上屎黄色,给江河湖泊涂上大海一样的颜色

map.fillcontinents(color = ‘coral’, lake_color = ‘aqua’)

map.drawcoastlines()

plt.show()

Duang~Duang~Duang~见证奇迹的时刻

所有的地图都应该设置投影模式，在创建Basemap对象时要指定投影模式以及相关属性。设置的方法和别的别的库文件有很大的不同，理解到这一点对后面使用Basemap很重要。

投影模式

projection参数用来设置投影模式

创建的地图是酱紫的，和上面的球球有很大不同：

projection默认的值是 cyl，是cylindrical Equidistant projection （等距圆柱投影）的缩写，也叫作等距柱状投影图（Equirectangular projection）或者方格投影（Plate carree）

许多投影模式需要补充额外的参数

from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(projection = ‘aeqd’, lon_0 = 10, lat_0 = 50) map.drawmapboundary(fill_color = ‘aqua’) map.fillcontinents(color = ‘coral’, lake_color = ‘aqua’) map.drawcoastlines() plt.show()

（谁能告诉我这是什么鬼。。。。还是生我养我的地球吗？）

这张图是以东经10度，北纬50度为中心（欧洲大陆上）绘制的等距投影地图，不同的投影需要不同的参数，具体参阅（https://matplotlib.org/basemap/users/mapsetup.html）

利用epsg 设置地图投影

ESPG是一种标准的命名投影方式的数字编码。Basemap允许使用这些标记来创建地图，但只局限于某些特定的情况下。要使用ESPG标记，需要在Basemap（）里面加上epsg参数。

Basemap中的/mpl_toolkits/basemap/data/epsg对这种EPSG提供支持，但是有时使用这种方法还是会报错（ValueError: 23031 is not a supported EPSG code），所以不建议使用。

Basemap对带有”utm”的projection支持不太好，但是对带有”tmere”都能很好的支持。

下面的例子是用UTM投影显示祖国宝岛台湾省。

extension

到目前为止，所有的例子都是在整个地球上画出地图。只绘制某一个区域的地图，可以通过设置地图边界或者地图中心来实现。官方文档说大多数情况下两种方式都通用，但是还有一些例外。

注意：使用cyl，merc，mill，cea和gall投影时，如果没有设置边界，那么边界默认设置为-180，-90,180,90（也就是整个球体），其他投影都需要额外设置。

通过经纬度设置边界Passing the bounding box（以祖国第二大岛为例）

左下角和右上角的经纬度作为参数传入，

在这个例子中，使用UTM(通用墨卡托Transverse Mercator)投影。在这种情况下边界框的方法很好用，因为在UTM中计算地图的宽度非常麻烦。

注意：使用sinu，moll，hammer，npstere，spstere，nplaea，splaea，npaeqd， spaeqd， robin， eck4， kav7，和 mbtfpq投影中，不能使用这种方法。一是因为在有些投影中，整个地球都被绘制出来，二是因为在有些投影中，无法通过地理坐标计算extension的值

通过地图坐标设置边界

在一些投影中（类似于卫星图像），使用地图坐标设置extension参数。projection参数必须设置（四个角的位置），然后显示球体的某一个区域。

注意：只有在ortho，geos和nsper投影中使用这种方法

通过中心坐标和长度、宽度

在这个例子中，投影的中心，宽度和长度作为projection的参数传入。中心点坐标好确定，就是经纬度的坐标值，但是长和宽就有点复杂了：

长度的单位是米，（0,0）是左下角，（width,height）是右上角。所以说这里的原点不像GDAL中定义的那样。在这种投影里面，之定义区域的大小，不定义原点坐标。

在例子中用plothan函数画了几个点来说明上面原点和投影的关系。

在地图上画一个点

在地图上画点通常用到plot方法：

通过上面代码，我们在中国的南海边画了一个圈【脑补BGM~~】

·用经纬度计算地图坐标的时候

–如果latlon关键字设置为true，x，y将被当做经纬度。但是在老版本的Basemap中不能这样使用。

·plot方法绘制点时需要这一点在地图上的坐标，maker和color参数如下

–默认maker是一个点，详细属性在这里http://matplotlib.org/api/markers_api.html

–默认color是黑色（k），详细属性在这里http://matplotlib.org/api/colors_api.html

如果要绘制不止一个点，那就用scatter方法吧。把一系列点的坐标收在一个数组里然后把传递到plot方法里，就能够画出一系列点，还能用线段把他们连起来。

注意：如果map.fillcontinents()，那么填充的颜色会覆盖掉这四个点

绘制栅格数据

有两个方法可以处理栅格数据，一个是contour/contourf，用来绘制或者填充轮廓；一个是pcolor/pcolormesh，用来创造一个虚拟色彩的点

contour

pccoloemesh（立体效果的颜色）

计算地图上一点的位置

输出结果：

当invers设置为False时，输入的是经纬度，输出的是该点在以地图坐标表示的坐标值，设置为True时，效果相反

Basemap处理矢量图的方法和其他库文件有很大的不同。

基本用法

先从简单的入手，用最简单的办法显示一个矢量图（山东半岛）

frommpl_toolkits.basemap import Basemapimport matplotlib.pyplotas pltmap = Basemap(projection= ‘tmerc’,lat_0 = 37, lon_0 = 122,llcrnrlon = 120, llcrnrlat = 36,urcrnrlon = 123., urcrnrlat = 38.,resolution = ‘i’) map.drawmapboundary(fill_color = ‘aqua’) map.fillcontinents(color = ‘#ddaa66’,lake_color = ‘aqua’) map.drawcoastlines() map.readshapefile(‘CHN_adm_shp/CHN_adm1’,‘comarques’) plt.show()print (map(10,50))print (map(20015077.3712,20015077.3712,inverse = True))

·第一个参数 CHN_adm_shp/CHN_adm1不能包含后缀名，程序会假设.shp，.sbf和.shx文件同时存在并且文件名相同

·第二个参数是读取shapfile的方式，我们将在后面详细阐述。

使用时的一些限制条件

· 文件必须符合EPSG:4326，或者纬度/经度坐标。如果你的文件不是这种格式，可以使用ogr2ogr加以转换。

· 地图必须是二维地图

· 只要是多边形或者多段线，就能以地图形式显示出来

正如例子中那样，显示的结果只是线段或着多边形。要把这些图形填充起来，可以参照后面讲到的Filling polygons（图形填充）

读取点数据

在地图上绘制一系列点的话，着实有点复杂。首先读取shapefile中的点的数据，然后把点绘制在地图上，在这个过程中使用scatter，plot或者matplotlib函数。

frommpl_toolkits.basemap import Basemapimport matplotlib.pyplotas pltmap = Basemap(projection= ‘tmerc’,lat_0 = 39.5, lon_0 = 1,llcrnrlon = -0.5,llcrnrlat = 39.8,urcrnrlon = 4., urcrnrlat = 43.,resolution = ‘i’) map.drawmapboundary(fill_color = ‘aqua’) map.fillcontinents(color = ‘#ddaa66’,lake_color = ‘aqua’) map.drawcoastlines() map.readshapefile(‘shapefile/comarques’,‘comarques’) lightning_info = map.readshapefile(‘shapefile/lightnings’,‘lightnings’)print (lightning_info)for info, lightning in zip(map.lightnings_info, map.lightnings):if float(info[‘amplitude’])