如何在同一图上很好地处理正常和摄影投影？

发布于 2025-02-01 01:03:41 字数 745 浏览 7 评论 0原文

我想产生这种数字，取自Sallee等人。（2021）如果可能的话，直接从python出发：

有一个Cartopy投影CATTOPY.CRS.ROBINSON（Central_Longitude = 0，Globe = NONE）它的权利接近我在Cartopy投影上的价值的密度函数（超过纬度）。使用Robinson投影管理标签对我来说并不方便，而使用CATTOPY.CRS.PLATECARREE（Central_longitude = 0.0，Globe = NONE）我没有任何标记轴的问题。

这是最相关的主题（正常和Cartopy的组合我现在在堆栈上建立的同一图中的子图），但这并没有敲响任何铃铛，因为我的目标图有点复杂（罗宾逊投影上方的配色栏的大小，两个虚线以链接。子图，标记纵向和纬度）。

谢谢！

原文

分享到QQ

分享到微博

如果你对这篇内容有疑问，欢迎到本站社区发帖提问参与讨论，获取更多帮助，或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

发布评论

需要登录才能够评论，你可以免费注册一个本站的账号。

寄人书 2025-02-08 01:03:41

您没有任何您没有设法创建的具体特定内容？您所要求的大部分都可以从Cartopy/Matplotlib获得。

Matplotlib的其他注释，例如插图变焦行，例如：
“ nofollow noreferrer”> htttps：/

但是，我个人会避免这种情况，并简单地对齐轴，以确保它们共享相同的纬度。对于试图解释数据的用户来说，这可能更直观。

一个随机数据的快速示例：

lats = np.linspace(90-6, -90+6, 15)
data = np.random.randn(15, 32)

proj = ccrs.Robinson(central_longitude=0, globe=None)

fig = plt.figure(figsize=(11, 5), dpi=86, facecolor="w")
spec = fig.add_gridspec(9, 5)

ax1 = fig.add_subplot(spec[1:, :4], projection=proj)
im = ax1.imshow(
    data, cmap="Blues", vmin=-3, vmax=3,
    extent=[-180, 180,90,-90], transform=ccrs.PlateCarree())

cax = fig.add_subplot(spec[0, 1:-2])
cb1 = fig.colorbar(im, cax=cax, orientation="horizontal")
cax.set_title("Something [-]")
cax.xaxis.set_ticks_position('top')

grd = ax1.gridlines(
    draw_labels=True, 
    xlocs=range(-180, 181, 90), 
    ylocs=range(-60, 61, 30), 
    color='k',
)
grd.top_labels = False

ax1.add_feature(cfeature.LAND, facecolor="#eeeeee", zorder=99)


ax2 = fig.add_subplot(spec[1:, -1])
ax2.plot(data.mean(axis=1), lats)
ax2.axvline(0, color="k", lw=1)
ax2.set_xlim(-0.5, 0.5)
ax2.set_yticks(range(-60, 61, 30))
ax2.yaxis.set_label_position("right")
ax2.yaxis.tick_right()
ax2.grid(axis="y")
ax2.set_ylabel("Latitude [deg]")

Is there anything specific that you didn't manage to create? Most of what you ask for is readily available from Cartopy/Matplotlib.

Additional annotation, like the inset zoom lines are possible with Matplotlib, see for example:
https://matplotlib.org/stable/gallery/subplots_axes_and_figures/zoom_inset_axes.html

But I personally would avoid that and simply align the axes to make sure they share the same latitude. That's probably more intuitive for users trying to interpret the data.

A quick example with some random data:

lats = np.linspace(90-6, -90+6, 15)
data = np.random.randn(15, 32)

proj = ccrs.Robinson(central_longitude=0, globe=None)

fig = plt.figure(figsize=(11, 5), dpi=86, facecolor="w")
spec = fig.add_gridspec(9, 5)

ax1 = fig.add_subplot(spec[1:, :4], projection=proj)
im = ax1.imshow(
    data, cmap="Blues", vmin=-3, vmax=3,
    extent=[-180, 180,90,-90], transform=ccrs.PlateCarree())

cax = fig.add_subplot(spec[0, 1:-2])
cb1 = fig.colorbar(im, cax=cax, orientation="horizontal")
cax.set_title("Something [-]")
cax.xaxis.set_ticks_position('top')

grd = ax1.gridlines(
    draw_labels=True, 
    xlocs=range(-180, 181, 90), 
    ylocs=range(-60, 61, 30), 
    color='k',
)
grd.top_labels = False

ax1.add_feature(cfeature.LAND, facecolor="#eeeeee", zorder=99)


ax2 = fig.add_subplot(spec[1:, -1])
ax2.plot(data.mean(axis=1), lats)
ax2.axvline(0, color="k", lw=1)
ax2.set_xlim(-0.5, 0.5)
ax2.set_yticks(range(-60, 61, 30))
ax2.yaxis.set_label_position("right")
ax2.yaxis.tick_right()
ax2.grid(axis="y")
ax2.set_ylabel("Latitude [deg]")