类似Matplotlib-Basemap的3D CartoPy

Question

我是Python的新手，我有一个关于Cartopy能否在3D绘图中使用的问题。下面是一个使用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()

这将在三维轴内创建一张地图，这样您就可以在表面上绘制对象。但是使用Cartopy返回一个matplotlib.axes.GeoAxesSubplot。不清楚如何采取这一点，并添加到一个3D图形/轴，如上面使用matplotlib-basemap。

那么，有人能给出一些关于如何用Cartopy绘制类似的3D图的指点吗？

Answer 1

basemap mpl3d是一个相当巧妙的黑客，但它并没有按照描述的方式进行设计。因此，除了简单的海岸线之外，目前您不能在其他方面使用相同的技术。例如，充满活力的大陆就是不能工作。

也就是说，在使用cartopy时也可以使用类似的黑客攻击。由于我们可以一般地访问shapefile信息，所以这个解决方案应该适用于任何多行的shapefile，比如海岸线。

第一步是获取shapefile和相应的几何图形：

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

接下来，我们可以将这些转换为所需的投影：

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

由于这些是形状优美的几何图形，所以我们希望通过以下方法将它们转换为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))

使用路径，我们应该能够在matplotlib中创建一个PathCollection，并将其添加到轴中，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来解决这个问题(就像basemap那样)。遗憾的是，LineCollections不选择路径，而是分段，我们可以用：

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

将这一切结合在一起，我们得到的结果类似于您的代码生成的basemap图：

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()

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最重要的是，mpl3d似乎很好地处理了PolyCollection，这将是我要研究的填充几何学的路线，比如陆地轮廓(而不是严格意义上的海岸线)。

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

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()

屈服：

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