matplotlib 图片根据shp文件裁剪

饕餮之影

最近对画的EC图做裁剪，根据中国区域的shp文件裁剪中国区域的，遇到点问题记录一下：
def clip_region(sf, ax):

    for shape_rec in sf.shapeRecords():
        vertices = []
        codes = []
        pts = shape_rec.shape.points
        prt = list(shape_rec.shape.parts) + [len(pts)]
        for i in range(len(prt) - 1):
            for j in range(prt, prt[i + 1]):
                vertices.append((pts[j][0], pts[j][1]))
            codes += [ mpl.path.Path.MOVETO]
            codes += [ mpl.path.Path.LINETO] * (prt[i + 1] - prt - 2)
            codes += [ mpl.path.Path.CLOSEPOLY]
        clip = mpl.path.Path(vertices, codes)
        clip = mpl.patches.PathPatch(clip, transform=ax.transData)

    return clip, vertices

wind_clevs  = [0.01, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 100]
wind_colors = ["#FFFFF0", "#F0F4D2", "#E9F49F", "#ABCF63", "#E3EE0F", "#FFEE00", "#FFEE83", "#F4D280","#EEA647", "#E68D3B", "#DC7D3B", "#F0013B", "#E955A4", "#9C70A9", "#6370F7", "#8097FF", "#8FB4FF", "#B7CAFF"]

U = np.random.randint(30, size=(481, 721))
V = np.random.randint(30, size=(481, 721))

fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
ax  = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.7])
map = Basemap(projection='cyl',
              llcrnrlon=60,
              llcrnrlat=0,
              urcrnrlon=150,
              urcrnrlat=60)

map.drawcoastlines()    # 绘制海岸线
map.drawcountries()     # 绘制国界
parallels = np.arange(0.,60,10.)
map.drawparallels(parallels,labels=[1,0,0,0],fontsize=10) # 绘制纬线

meridians = np.arange(60.,150.,10.)
map.drawmeridians(meridians,labels=[0,0,0,1],fontsize=10) # 绘制经线

cmap = mpl.colors.ListedColormap(wind_colors)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(wind_clevs, ncolors=cmap.N, clip=False)

lats = np.arange(0, 60.125, 0.125)[::-1]
lons = np.arange(60, 150.125,0.125)
x, y = np.meshgrid(lons, lats)

wind_10m = np.sqrt(U**2 + V**2)
im = plt.contourf(x, y, wind_10m, norm=norm, cmap=cmap, alpha=1)
sf = shapefile.Reader(shpname + '.shp', encoding='ISO-8859-1')
clip, vertices = clip_region(sf, ax)

for cour in im.collections:
   cour.set_clip_path(clip)

for x in plt.gca().get_children():
    if type(x) == mpl.patches.FancyArrowPatch:
        x.set_clip_path(clip)

fig.colorbar(strm.lines)
plt.show()

画图使用的数据是随机产生的，画图是使用contourf，裁剪前后的图片：
使用contour画等高线是一样的。这个比较好操作网上可以查询，但是我使用streamplot画流线图出现了剪裁问题：
strm = plt.streamplot(x, y, U, V, color=U, linewidth=1, cmap=cmap, norm=norm, arrowsize=1)
这个返回有两个对象是strm.lines和strm.arrows,是保存线和箭头的，

使用strm.lines.set_clip_path(clip)，strm.arrows.set_clip_path(clip)裁剪之后：
线条被裁了但是箭头还存在，查看连个对象返回的路径，get_paths()发现两个的坐标系不一样，lines是CompositeGenericTransform（复合转换），arrows是IdentityTransform（原地转换），我以为是这个问题导致的，于是在clip_region中收集区域边界点的时候 vertices.append(ax.transData.transform(pts[j][0], pts[j][1])),还是没有效果，后来搜到发现箭头是属于
matplotlib.patches.FancyArrowPatch，无论怎么对strm.arrows操作都没有效果，我们可以使用另一个方法
for x in gca().get_children():    if type(x) == matplotlib.patches.FancyArrowPatch:        x.set_clip_path(clip)
这样就可以达到效果了，结果图：

平流层的萝卜

很给力，这个是流线的剪裁

饕餮之影

平流层的萝卜 发表于 2020-5-27 13:14
很给力，这个是流线的剪裁

嗯嗯，对风场流线图的剪裁