在cartopy中，从基本地图移动到cartopy

Question

因此，我已经在Python2.7中使用Basemap多年了，我将迁移到Python3.7，并希望迁移到cartopy。我处理了很多数据，其中我有投影信息，但我没有lat和龙的数据网格。这就是我在基本地图上处理事情的方式。

m=Basemap(
    llcrnrlon=-118.300,
    llcrnrlat=20.600,
    urcrnrlon=-58.958,
    urcrnrlat=51.02,
    projection='lcc',
    lat_1=38.,
    lat_2=38.,
    lon_0=-95.,
    resolution ='l',
    area_thresh=1000.
)
mwidth =  1008 #for 163 5km AWIPS2 grid
mheight = 722  #for 163 5km AWIPS2 grid

所以我在基本地图中设置了参考网格m.然后绘制数据.我用这个

lons,lats=m.makegrid(mwidth,mheight)
x,y=m(lons,lats)

然后，我可以像这样使用contourf或pcolormesh：

m.contourf(x,y,data)

我基本上是在寻找一个类似于cartopy或pyproj或osgeo。我想用网格的大小传递投影信息，然后得到lat/lons，这样我就可以用cartopy绘制图了。

任何帮助都很感激..。

Answer 1

令人讨厌的医生表示它返回在投影坐标系中等距的lats和lons。我想你主要是用这个把投影数据放到任何地图上，让basemap给出lat/lon的位置。Cartopy的操作方式完全不同，因为您完全可以在本机坐标系中指定坐标的坐标系。

因此，如果您知道您的数据在lcc (Lambert )中的坐标，那么您可以将这些坐标传递到cartopy，这将酌情为您重新设计：

xs = np.linspace(llc_x0, llc_x1, n_xs),
ys = np.linspace(llc_y0, llc_y1, n_ys),
plt.contourf(xs, ys, data, transform=ccrs.LambertConformalConic())

实际上，为了能够绘制数据，您实际上不需要谈论lons/lats。

在一些罕见的情况下，您只知道lats/lons，即使数据被投影在另一个空间。Cartopy处理这一问题的方法是：

plt.contourf(lons, lats, data, transform=ccrs.PlateCarree())

最后，如果您在投影空间中有一个边框，但是边框角在lon/lat中，那么您可以简单地转换这些角，然后使用行空间。以下(未经测试的)代码应该可以做到这一点：

import cartopy.crs as ccrs
import numpy as np

llc = ccrs.LambertConformal()

width = 20
height = 25
llcrnrlon=-118.300
llcrnrlat=20.600
urcrnrlon=-58.958
urcrnrlat=51.02

lons = np.array([llcrnrlon, urcrnrlon])
lats = np.array([llcrnrlat, urcrnrlat])

projected_corners = llc.transform_points(
    ccrs.PlateCarree(), lons, lats)

xs = np.linspace(
    projected_corners[0, 0], projected_corners[1, 0], width)
ys = np.linspace(
    projected_corners[0, 1], projected_corners[1, 1], height)