兰伯特投影非矩形边框

rabialee

import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.path as mpath
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.mpl.ticker as ctk
import frykit.plot as fplt

# In[]
#等值线数据准备
nc_path1='D:/ncfile/20230716gk.nc'

file1 = xr.open_dataset(nc_path1)        
print(file1)   
file_500=file1.sel(valid_time=slice('2023-07-16T01:00','2023-07-20T00:00'))
file_500_mean=file_500.mean(['valid_time'])
print(file_500_mean)

contours_ds=file_500_mean['z'].sel(pressure_level=500).values/98


lons=file1['longitude']
lats=file1['latitude']

contours_levels=np.arange(500,596,4)
u=file_500_mean['u'].sel(pressure_level=500).values
v=file_500_mean['v'].sel(pressure_level=500).values
# In[]
#画图准备
#1、定义投影
#地图投影
map_crs=ccrs.LambertConformal(central_longitude=105,central_latitude=35,standard_parallels=(20.0,40.0))
#数据投影
data_crs=ccrs.PlateCarree()

#2、中文字符显示
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Kaiti']  #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False   #用来正常显示负号

fig=plt.figure(figsize=(9,8),dpi=400,linewidth=1)
#定义了地图的经度和纬度范围，即左侧经度、右侧经度、下方纬度和上方纬度。
lon1,lon2,lat1,lat2=[70,140,15,55]
# -----------------------------------------------------------------------------
# 创建了一个矩形路径，用于表示地图的边界范围，并使用150个插值点对其进行插值处理。
rect=mpath.Path([[lon1,lat1],[lon2,lat1],
                 [lon2,lat2],[lon1,lat2],[lon1,lat1]]).interpolated(150)
# 定义了一个兰伯特等角投影，设置了中心经度和中心纬度为地图范围的中心点。
proj=ccrs.LambertConformal(central_longitude=(lon1+lon2)*0.5,  
                           central_latitude=(lat1+lat2)*0.5)
# 在图形上创建一个子图，指定了投影类型为之前定义的兰伯特等角投影。
ax=fig.subplots(1,1,subplot_kw={'projection':proj})
# ---关键部分-------关键部分------------------关键部分-------------------关键部分----------
proj_to_data=ccrs.PlateCarree()._as_mpl_transform(ax)-ax.transData
rect_in_target=proj_to_data.transform_path(rect)

ax.set_boundary(rect_in_target)
ax.set_xlim(rect_in_target.vertices[:,0].min(),rect_in_target.vertices[:,0].max())
ax.set_ylim(rect_in_target.vertices[:,1].min(),rect_in_target.vertices[:,1].max())
# 在地图上添加海洋特征，设置线宽和颜色。
fplt.add_land(ax, lw=0.3)                 #添加陆地
fplt.add_countries(ax,lw=0.3)             #添加国界
fplt.add_cn_province(ax, lw=1)            #添加中国省份边界，和南海九段线
# fplt.label_cn_province(ax,size=6,color='red',font='Kaiti')
# fplt.add_cn_city(ax,province='湖南省',lw=0.1)
# fplt.label_cn_city(ax,province='湖南省',size=2,color='red',font='Kaiti')

fplt.add_compass(ax, 0.95,0.8,size=15)      #添加指北针
fplt.add_map_scale(ax, 0.1, 0.1,500)        #添加比例尺
ax.spines['bottom'].set_linewidth('0.2')
gl=ax.gridlines(draw_labels=True,x_inline=False,y_inline=False,linestyle='dashed')
gl.top_labels=False
gl.right_labels=False
gl.rotate_labels=False
gl.xlocator=ctk.LongitudeLocator(4)
gl.ylocator=ctk.LatitudeLocator(6)
gl.xformatter=ctk.LongitudeFormatter(zero_direction_label=True)
gl.yformatter=ctk.LatitudeFormatter()

#---------------------画等值图------------------------------------------
w_lines = ax.contour(lons, lats,contours_ds, #绘制等值线图
                     levels=contours_levels, #设置w的范围
                     linewidths=1.5, #设置线宽
                     colors='tab:brown', #设置等值线颜色
                     linestyles='-', #设置等值线样式
                     transform=data_crs)
w_t_labels = ax.clabel(w_lines, #设置w的标签
                       inline=True, #'True'表示在放置标签的位置移除基础轮廓
                       fmt='%.0f', #设置标签格式为浮点数
                       fontsize=10, #设置标签字体尺寸
                       colors='black' #设置标签字体颜色
                       )

#画风羽图
wind_slice = (slice(None, None, 5), slice(None, None, 5))
ax.barbs(lons[wind_slice[0]], lats[wind_slice[1]],
         u[wind_slice], v[wind_slice],
         color='blue',
         linewidth=0.8, #宽度
         length=4, #长度
         sizes=dict(emptybarb=0),
         barb_increments=dict(half=2, full=4, flag=20),
         transform=data_crs)

edwardli

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