如何用mollweide投影制作嵌入图？

Question

我想用Mollweide投影来绘制一个主要轴和嵌入轴的天图。这对于主轴来说很容易，但对于嵌入式系统就不容易了。我试过几种不同的方法，但对嵌入式系统不起作用。请帮帮我！

这里你可以找到纬度和经度数据，这里你可以找到天空位置概率密度数据。

首先，我做了一个主要情节：

xmin = min(l)
xmax = max(l)
ymin = min(b)
ymax = max(b)
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(xmin, xmax, 100), np.linspace(ymin, ymax, 100))

mpl.rcParams["text.usetex"] = True
fig = plt.figure(1)
fig.set_figheight(8)
fig.set_figwidth(8)

ax = plt.axes(projection='mollweide')
ax.grid()
# skypost is the sky location probability-density data accessible above
plt.contour(X, Y, skypost, colors='blue', levels=[5, 50, 95])

效果很好。接下来，我定义了嵌入轴并绘制了等高线，但是似乎没有完全可行的方法。我想要的是嵌入式放大的轮廓，而保持的mollweide投影。我试着在ligo.skymaps上做一个例子，也就是说，

axesinset = plt.axes(
    [0.0, 0.2, 0.25, 0.25], 
    projection='astro degrees zoom', 
    center='110d +20d', 
    radius='10 deg' )
plt.sca(axesinset)
axesinset.contour(X, Y, skypost, colors='blue', levels=[5, 50, 95])
axesinset.grid()

但这是行不通的，因为轮廓甚至没有出现！我不明白他们为什么不出现。我也不明白为什么嵌入的x轴是向后的？

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相反，我尝试在嵌入体中绘制一个新的mollweide投影，并限制xlim和ylim，但是它说这些选项对于mollweide投影是不支持的。有办法绕过这个限制轴的限制吗？

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最后，我试着做一个没有mollweide的规则嵌入，但是等高线的形状相对于主mollweide图上的等高线是扭曲的，这与我的情况有关。所以这是非常次优的。

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如有任何建议和建议，敬请见谅。

Answer 1

要以正确的方式获得轴，可以使用rotate旋转子图。

关于您的轮廓没有显示的事实，这可能是因为您必须添加transform关键字。如果您不指定它，默认情况下它是在像素坐标(https://docs.astropy.org/en/stable/visualization/wcsaxes/overlays.html)中绘制的。

下面的示例显示，通过添加ax.get_transform("world")获得所需的点(蓝色)。由于rotate，蓝色和绿色点位于右下角。

我想对于contour来说应该是一样的。

ax = plt.subplot(111, projection='geo degrees zoom',
              center="0d - 0d", radius='10 deg', rotate='180 deg')
ax.grid()
ax.set_xlabel(r"$\phi \, [deg]$")
ax.set_ylabel(r"$\theta \, [deg]$")

ax.scatter(0,0, color = "blue")
ax.scatter(100,0, color = "green")
ax.scatter(0,0, color = "red", transform = ax.get_transform("world"))

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Answer 2

我的派对有点晚了，但我想值得一提的是，我为EOmaps创造了一个不错的EOmaps.

它允许您在任意投影中创建嵌入映射，并且您可以添加任何您想要的功能！

from eomaps import Maps

m = Maps(Maps.CRS.Mollweide())
m.add_feature.preset.coastline()

# create a rectangular inset-map that shows a 5 degree rectangle
# centered around a given point
inset = m.new_inset_map(xy=(6, 43), xy_crs=4326,
                        radius=5, radius_crs=4326,
                        inset_crs=Maps.CRS.Mollweide(),
                        shape="rectangles")
inset.add_feature.preset.coastline()
inset.add_feature.preset.ocean()
inset.add_feature.cultural_10m.urban_areas(fc="r", ec="none")

m.apply_layout(
    {'0_map': [0.01, 0.17333, 0.98, 0.65333],
     '1_map': [0.05, 0.11667, 0.43341, 0.76667]})

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