3D CartoPy 类似于 Matplotlib-Basemap

Question

我是 Python 新手，有一个关于 Cartopy 是否能够在 3D 绘图中使用的问题。以下是使用

matplotlibBasemap

的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

m = Basemap(projection='merc',
            llcrnrlat=52.0,urcrnrlat=58.0,
            llcrnrlon=19.0,urcrnrlon=40.0,
            rsphere=6371200.,resolution='h',area_thresh=10)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.add_collection3d(m.drawcoastlines(linewidth=0.25))
ax.add_collection3d(m.drawcountries(linewidth=0.35))
ax.add_collection3d(m.drawrivers(color='blue'))

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Height')

fig.show()

这会在 3D 轴内创建一个地图，以便您可以在表面上绘制对象。但是 Cartopy 返回一个

matplotlib.axes.GeoAxesSubplot

。不清楚如何使用

matplotlib-basemap

将其添加到 3D 图形/轴。

那么，有人可以指导如何使用 Cartopy 制作类似的 3D 绘图吗？

Answer 1

底图 mpl3d 是一个非常巧妙的 hack，但它并没有被设计为以所描述的方式运行。因此，目前除了简单的海岸线之外，您无法使用相同的技术。例如，填满的大陆就不起作用 AFAICT。

也就是说，使用 cartopy 时可以使用类似的 hack。由于我们可以一般访问 shapefile 信息，因此该解决方案应该适用于任何折线 shapefile，例如海岸线。

第一步是获取 shapefile 和相应的几何形状：

feature = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'coastline', '110m')
geoms = feature.geometries()

接下来，我们可以将它们转换为所需的投影：

target_projection = ccrs.PlateCarree()
geoms = [target_projection.project_geometry(geom, feature.crs)
         for geom in geoms]

由于这些是形状良好的几何图形，我们希望将它们转换为 matplotlib 路径：

from cartopy.mpl.patch import geos_to_path
import itertools

paths = list(itertools.chain.from_iterable(geos_to_path(geom)
                                             for geom in geoms))

对于路径，我们应该能够在 matplotlib 中创建 PathCollection，并将其添加到坐标区，但遗憾的是，Axes3D 似乎无法处理 PathCollection 实例，因此我们需要通过构造 LineCollection （作为底图）来解决此问题做）。遗憾的是，LineCollections 不采用路径，而是采用线段，我们可以使用以下方法进行计算：

segments = []
for path in paths:
    vertices = [vertex for vertex, _ in path.iter_segments()]
    vertices = np.asarray(vertices)
    segments.append(vertices)

将所有这些放在一起，我们最终得到与您的代码生成的底图类似的结果：

import itertools

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
import numpy as np

import cartopy.feature
from cartopy.mpl.patch import geos_to_path
import cartopy.crs as ccrs


fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig, xlim=[-180, 180], ylim=[-90, 90])
ax.set_zlim(bottom=0)


target_projection = ccrs.PlateCarree()

feature = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'coastline', '110m')
geoms = feature.geometries()

geoms = [target_projection.project_geometry(geom, feature.crs)
         for geom in geoms]

paths = list(itertools.chain.from_iterable(geos_to_path(geom) for geom in geoms))

# At this point, we start working around mpl3d's slightly broken interfaces.
# So we produce a LineCollection rather than a PathCollection.
segments = []
for path in paths:
    vertices = [vertex for vertex, _ in path.iter_segments()]
    vertices = np.asarray(vertices)
    segments.append(vertices)

lc = LineCollection(segments, color='black')

ax.add_collection3d(lc)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Height')

plt.show()

除此之外，mpl3d 似乎可以很好地处理 PolyCollection，这将是我研究填充几何图形的路线，例如陆地轮廓（与海岸线相反，海岸线严格来说是一个轮廓）。

重要的一步是将路径转换为多边形，并在 PolyCollection 对象中使用它们：

concat = lambda iterable: list(itertools.chain.from_iterable(iterable))

polys = concat(path.to_polygons() for path in paths)
lc = PolyCollection(polys, edgecolor='black',
                    facecolor='green', closed=False)

本例的完整代码如下所示：

import itertools

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection, PolyCollection
import numpy as np

import cartopy.feature
from cartopy.mpl.patch import geos_to_path
import cartopy.crs as ccrs


fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig, xlim=[-180, 180], ylim=[-90, 90])
ax.set_zlim(bottom=0)


concat = lambda iterable: list(itertools.chain.from_iterable(iterable))

target_projection = ccrs.PlateCarree()

feature = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', '110m')
geoms = feature.geometries()

geoms = [target_projection.project_geometry(geom, feature.crs)
         for geom in geoms]

paths = concat(geos_to_path(geom) for geom in geoms)

polys = concat(path.to_polygons() for path in paths)

lc = PolyCollection(polys, edgecolor='black',
                    facecolor='green', closed=False)

ax.add_collection3d(lc)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Height')

plt.show()

产量：

Answer 2

此代码不会生成任何绘图。原因是什么？