Matplotlib - Basemap

什么是Basemap？

Matplotlib Basemap 工具包是 Matplotlib 的一个扩展，它提供了创建地图和涉及地理数据的可视化的功能。它允许用户在各种地图投影上绘制数据，绘制海岸线、国家和其他地图特征。这些用于在 Matplotlib 中无缝处理地理坐标。

以下是 Matplotlib Basemap 的主要功能。

地图投影

Basemap 支持各种地图投影，允许用户在不同的坐标系（如圆柱形、圆锥形或方位投影）中可视化数据。例如墨卡托投影、兰伯特投影和正射投影。

绘制地理数据

Basemap 允许在地图上绘制地理数据，例如点、线或多边形。用户可以将数据集叠加到地图上并可视化地理关系。

地图元素

Basemap 提供了添加地图元素的功能，例如海岸线、国家、州、河流和政治边界，从而增强地图的视觉效果。

坐标转换

它方便地在不同的坐标系之间进行转换，例如经纬度到地图投影坐标，反之亦然。

安装 Basemap

如果我们想使用 matplotlib 库的 Basemap，我们必须在我们的工作环境中安装它。以下是代码。

示例

pip install basemap

注意 - 当我们使用 Jupyter Notebook 时，必须通过 Anaconda 命令终端安装 basemap。

输出

Basemap 的基本工作流程

以下是 Matplotlib 库 Basemap 的基本工作流程。让我们详细了解每一个步骤，以便更好地理解。

创建 Basemap 实例

通过指定地图投影、边界坐标和其他参数来实例化 Basemap 对象。要在 Matplotlib 中使用 Basemap 工具包创建 Basemap 实例，我们可以定义地图投影并指定所需的地图边界。

示例

在这个例子中，我们使用指定的墨卡托投影和提供的边界坐标生成一个带有海岸线和国家边界的简单地图。我们可以通过添加特征、绘制数据点或根据我们的需求使用不同的投影和分辨率来进一步自定义地图。

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a Basemap instance with a specific projection and bounding coordinates
map = Basemap(
   projection='merc', llcrnrlat=-80, urcrnrlat=80,
   llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, resolution='c')

# Draw coastlines and countries
map.drawcoastlines()
map.drawcountries()

# Show the map
plt.show()

输出

在地图上绘制数据

在这里，我们使用 Basemap 方法绘制地图特征、绘制数据点或可视化地理数据集。

示例

在这个例子中，我们生成随机的经纬度点，然后使用 map() 函数将这些坐标投影到 Basemap 实例上。然后使用 scatter() 方法将这些投影点作为红色标记绘制在地图上。

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Create a Basemap instance with a specific projection and bounding coordinates
map = Basemap(
   projection='merc', llcrnrlat=-80, urcrnrlat=80,
   llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, resolution='c')

# Draw coastlines and countries
map.drawcoastlines()
map.drawcountries()

# Generate random data (longitude, latitude) for plotting
num_points = 100
lons = np.random.uniform(low=-180.0, high=180.0, size=num_points)
lats = np.random.uniform(low=-80.0, high=80.0, size=num_points)

# Plot the data points on the map
x, y = map(lons, lats)  # Project the latitudes and longitudes to map coordinates
map.scatter(x, y, marker='o', color='red', zorder=10)  # Plotting the data points

# Show the map with plotted data
plt.title('Data Points on Map')
plt.show()

输出

显示地图

我们可以使用 Matplotlib 库的 show() 函数显示最终地图。

示例

这是一个演示使用 Basemap 创建地图和绘制数据点的示例。

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Creating a Basemap instance with a specific projection and bounding coordinates
map = Basemap(
   projection='merc', llcrnrlat=-80, urcrnrlat=80,
   llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, resolution='c')

# Drawing coastlines, countries, and states
map.drawcoastlines()
map.drawcountries()
map.drawstates()

# Generating random data for plotting
num_points = 100
lons = np.random.uniform(low=-180.0, high=180.0, size=num_points)
lats = np.random.uniform(low=-80.0, high=80.0, size=num_points)
data_values = np.random.rand(num_points) * 100  # Random values for data

# Plotting data points on the map
x, y = map(lons, lats)  # Projecting latitudes and longitudes to map coordinates
map.scatter(x, y, c=data_values, cmap='viridis', marker='o', alpha=0.7)

# Adding a colorbar to represent the data values
plt.colorbar(label='Data Values')

# Display the map with plotted data
plt.title('Basemap Example with Data Points')
plt.show()

输出

Matplotlib Basemap 的应用

地理空间分析 - 分析和可视化地理数据，例如气候模式、人口分布或地震活动。

制图 - 为出版物、演示文稿或研究目的创建自定义地图。

数据可视化 - 将地理数据与其他数据集集成，用于探索性数据分析。

注意

Matplotlib Basemap 正在逐步淘汰，取而代之的是更新的地理空间库，例如 Cartopy，它提供了更广泛的功能以及与 Matplotlib 更好的集成。Cartopy 建立在 Basemap 的概念之上，但提供了一个更现代、灵活和积极开发的接口，用于在 Matplotlib 中处理地理空间数据。

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