根据绘图的投影调整纸箱中的坐标

Question

在下面的示例中，如果我使用ccrs.Mercator()投影而不是ccrs.PlateCarree()，我将失去我的观点（即，我不理解坐标的变化）：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

mypt = (6, 56)

ax0 = plt.subplot(221, projection=ccrs.PlateCarree()) # OK
ax1 = plt.subplot(222, projection=ccrs.Mercator())    # NOT OK
ax2 = plt.subplot(224, projection=ccrs.Mercator())    # NOT OK

def plotpt(ax, extent=(-15,15,46,62)):
    ax.plot(mypt[0], mypt[1], 'r*', ms=20)
    ax.set_extent(extent)
    ax.coastlines(resolution='50m')
    ax.gridlines(draw_labels=True)

plotpt(ax0)
plotpt(ax1)
plotpt(ax2, extent=(-89,89,-89,89))

plt.show()

看起来我点的坐标从（6,56）到（0,0） 我错过了什么？ 为什么ccrs.PlateCarree()而不是ccrs.Mercator()的行为正确？我应该在某处添加任何变换吗？

[使用解决方案进行编辑]

我最初的困惑来自projection适用于情节的事实，而transform适用于数据，这意味着当他们不共享同一系统时应将它们设置为不同 - 我的第一次尝试transform与ax1中的ax1bis错误，import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs mypt = (6, 56) ax0 = plt.subplot(221, projection=ccrs.PlateCarree()) ax1 = plt.subplot(222, projection=ccrs.Mercator()) ax1bis = plt.subplot(223, projection=ccrs.Mercator()) ax2 = plt.subplot(224, projection=ccrs.Mercator()) def plotpt(ax, extent=(-15,15,46,62), **kwargs): ax.plot(mypt[0], mypt[1], 'r*', ms=20, **kwargs) ax.set_extent(extent) ax.coastlines(resolution='50m') ax.gridlines(draw_labels=True) ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.yaxis.set_ticks_position('left') plotpt(ax0) # correct because projection and data share the same system plotpt(ax1, transform=ccrs.Mercator()) # WRONG plotpt(ax1bis, transform=ccrs.PlateCarree()) # Correct, projection and transform are different! plotpt(ax2, extent=(-89,89,-89,89), transform=ccrs.Mercator()) # WRONG plt.show() 是解决方案。

function capitalizeName(str) {
    var result = str.replace(/\w\S*/g, function(txt) { return txt.charAt(0).toUpperCase() + txt.substr(1).toLowerCase(); });
    return result.replace(/\s\s+/g, ' ');
}

Answer 1

是的，您应该将transform关键字添加到plot来电。您还应该在：

中指定要设置范围的坐标系

def plotpt(ax, extent=(-15,15,46,62)):
    ax.plot(mypt[0], mypt[1], 'r*', ms=20, transform=ccrs.PlateCarree())
    ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.coastlines(resolution='50m')
    ax.gridlines(draw_labels=True)

现在，纸盘文档http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/tutorials/understanding_transform.html中提供了有关转换和投影的基本指南。为避免出现意外，在地图上绘制数据时，总是指定转换。