介绍一种绘图白化的方法

po_po1

首先说明一下，这里的“白化”是指绘图区域限制在一个多边形区域，多边形外围没有图像。
一般来说，白化的程序是这样的，比如说绘制等值线填充图：
#####################################  
cs = plt.contourf(x,y,pr)#绘制等值线填充
for collection in cs.collections:
        collection.set_clip_path(my_path)#设置显示区域
#####################################

通常而言，只要是与matplotlib耦合的绘图程序都可以使用这个程序，包括Basemap、Cartopy等。
上面的程序有个问题，就是my_path是什么？其实就是Path元组，楼主通过两种方式获得：
方法一：（这个方法仅限于Cartopy，但其它方法可以借鉴这种思想）
import cartopy.io.shapereader as shpreader
from cartopy.mpl.patch import geos_to_path
file=r'D:/baiduyundownload/map/China boundary/province boundary/xibeidiqu/xibei.shp'#指定一条你自己的shapefile路径，我这里指定了一个世界地图
reader = shpreader.Reader(file)
countries = reader.records()
us_multipoly, = [country.geometry for country in countries
                          if country.attributes['NAME'] == 'China']#选择地图属性下'NAME'属性里名字是'China'的一条多边形
main_us_geom = sorted(us_multipoly.geoms, key=lambda geom: geom.area)[-1]
us_path, = geos_to_path(main_us_geom)

##########################
上面这些步骤是固定的，所以复制来直接使用就行
方法二：
#读取一个描述多边形区域经纬度的坐标文件，比如楼主读取了一个txt文件
file=r'D:/Desktop/map/my location1.txt'

#然后
a=np.loadtxt(file)#具体参数自己填，获得了经纬度坐标
x=a[:,0]
y=a[:,1]

#比如x是经度坐标点集，y是纬度坐标点集，然后from matplotlib.path import Path
us_path=Path(zip(x,y))#这里的地图数据文件大家可以从软件MeteoInfo上弄，很方便的这样就生成了前面提到的us_path（名字不是重点，只是一个代称）

sres

这一步的时候显示错误，这是为啥呢
main_us_geom = sorted(us_multipoly.geoms, key=lambda geom: geom.area)[-1]

AttributeError: 'Polygon' object has no attribute 'geoms'

po_po1

附带楼主上次提到的那个图和程序：

下面是程序：
import cartopy.io.shapereader as shpreader
from cartopy.mpl.patch import geos_to_path
file=r'D:/baiduyundownload/map/map/world map china line.shp'
reader = shpreader.Reader(file)
countries = reader.records()
us_multipoly, = [country.geometry for country in countries
                 if country.attributes['NAME'] == 'China']
main_us_geom = sorted(us_multipoly.geoms, key=lambda geom: geom.area)[-1]
us_path, = geos_to_path(main_us_geom)
############################
#以上地图设置阶段
############################
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.patches import PathPatch
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.ticker as mticker
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER , LATITUDE_FORMATTER
plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent([70,140,10,60])
ax.coastlines()
plate_carre_data_transform = ccrs.PlateCarree()._as_mpl_transform(ax)
ax.set_title('China Plot')
line=ax.gridlines(draw_labels=True,alpha=0.5,linestyle='--')
line.xlabels_top=False
line.ylabels_left=False
#line.xlines=False#只剩下x轴平行线
line.xlocator=mticker.FixedLocator(np.arange(70,140,20))#手动设置x轴刻度
line.xformatter= LONGITUDE_FORMATTER
line.yformatter= LATITUDE_FORMATTER
line.xlabel_style={'size':10,'color':'black'}
line.yalbel_style={'color':'red','weight':'bold'}
############################
#以上地图投影设置
############################
from netCDF4 import Dataset
q=Dataset(r'D:\Desktop\model\CUR\2006pr.nc')
lon=q.variables['lon'][:]
lat=q.variables['lat'][:]
pre=q.variables['pre'][4][:]
x,y=np.meshgrid(lon,lat)
############################
#以上读取nc数据
############################
#绘制等值线
quad_set = plt.contourf(x,y,pre,cmap='spectral',transform=ccrs.PlateCarree())#绘制等值线填充
for collection in quad_set.collections:
    collection.set_clip_path(us_path, plate_carre_data_transform)#设置显示区域
plt.colorbar(quad_set,orientation='horizontal',shrink=0.8,extend='both',pad=0.05)
plt.show()

何永利

必须给32个赞，希望你能坚持下去，加油

po_po1

何永利 发表于 2014-6-5 11:47
必须给32个赞，希望你能坚持下去，加油

多谢何师兄夸奖

po_po1

这是我用上述方法弄的地区图像，当然地图文件是我自己做的：

kongfeng0824

谢谢分享           

woniu123

好东西 牛逼

woniu123

楼主牛逼 32个赞

nuist2006

po_po1 发表于 2014-6-5 15:31
这是我用上述方法弄的地区图像，当然地图文件是我自己做的：

楼主 咨询一下cartopy怎么引入的  你是在Windows平台下吗？

po_po1

nuist2006 发表于 2015-3-10 12:25
楼主 咨询一下cartopy怎么引入的  你是在Windows平台下吗？

是在windows平台