本文主要是介绍【python海洋专题四十六】研究区域示意放大图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
【python海洋专题四十六】研究区域示意放大图
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代码分享：
# -*- coding: utf-8 -*-"""# Importing related function packages"""
import codecsimport cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.ticker as mticker
import cartopy.feature as feature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib.patches import PathPatch
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.transforms import TransformedBbox
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import BboxConnector, BboxPatch
from netCDF4 import Dataset
from pylab import *
from palettable.colorbrewer.sequential import GnBu_9
import matplotlib.pyplot as plt# colormap颜色的倒置
def reverse_colourmap(cmap, name='my_cmap_r'):reverse = []k = []for key in cmap._segmentdata:k.append(key)channel = cmap._segmentdata[key]data = []for t in channel:data.append((1 - t[0], t[2], t[1]))reverse.append(sorted(data))LinearL = dict(zip(k, reverse))my_cmap_r = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, LinearL)return my_cmap_r# 子图连线函数
def mark_inset(parent_axes, inset_axes, loc1a, loc1b, loc2a, loc2b, **kwargs):rect = TransformedBbox(inset_axes.viewLim, parent_axes.transData)pp = BboxPatch(rect, fill=False, **kwargs)parent_axes.add_patch(pp)p1 = BboxConnector(inset_axes.bbox, rect, loc1=loc1a, loc2=loc1b, **kwargs)inset_axes.add_patch(p1)p1.set_clip_on(False)p2 = BboxConnector(inset_axes.bbox, rect, loc1=loc2a, loc2=loc2b, **kwargs)inset_axes.add_patch(p2)p2.set_clip_on(False)return pp, p1, p2"""read——my_color"""
# ----01----读取颜色--后续使用-high light red
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\red1.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data1 = []
for line in lines:data1.append(float(line.strip()))
red = np.array(data1)
# ---01--01----shallow ----gray----
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\gray40.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data1 = []
for line in lines:data1.append(float(line.strip()))
gray = np.array(data1)
# ---01--02----shallow ----gray----
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\gray90.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data1 = []
for line in lines:data1.append(float(line.strip()))
gray90 = np.array(data1)
# ---01--02----shallow ----gray----
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\gray0.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data1 = []
for line in lines:data1.append(float(line.strip()))
gray0 = np.array(data1)
# ---02---自带--colormap
cmap1 = GnBu_9.mpl_colormap
cmap1_r1 = reverse_colourmap(cmap1)
# ----03--自己的----
# ---rear_my_color 65-53-56-49-55-
f = codecs.open("D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\colormore_txt\\colormore_68.txt", mode='r') # 打开txt文件
color_1, color_2, color_3 = [], [], []
for line in f.readlines()[0:]:a = line.split()a = [float(i) for i in a]color_1.append(a[0])color_2.append(a[1])color_3.append(a[2])
line = f.readline()
f.close()
colo = np.stack((color_1, color_2, color_3), 0)
color = np.transpose(colo)
color=np.flip(color, axis=0)
# 将rgb信息映射为colormap
colormap1 = ListedColormap(color)
#----cmocean--topo---
# ---rear_my_color
f = codecs.open("D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\cmocean_txt\\topo.txt", mode='r') # 打开txt文件
color_1, color_2, color_3 = [], [], []
for line in f.readlines()[0:]:a = line.split()a = [float(i) for i in a]color_1.append(a[0])color_2.append(a[1])color_3.append(a[2])
line = f.readline()
f.close()
colo = np.stack((color_1, color_2, color_3), 0)
color = np.transpose(colo)
# 将rgb信息映射为colormap
colormap2 = ListedColormap(color)
"""ax1的框"""
vertices = []
codes = []
codes = [Path.MOVETO] + [Path.LINETO] * 3 + [Path.CLOSEPOLY]
vertices = [(100, 0), (100, 45), (135, 45), (135, 0), (100, 0)]
# vertices = [(-80, 0), (-80, 45), (-45, 45), (-45, 0), (-80, 0)]
vertices = np.array(vertices, float)
path = Path(vertices, codes)
pathpatch = PathPatch(path, facecolor='none', edgecolor=red / 256, lw=1)
"""读取地形数据"""
a = Dataset('D:\pycharm_work\data\etopo2.nc')
lon = a.variables['lon'][:]
lat = a.variables['lat'][:]
ele = a.variables['topo'][:]
# scs and east sea of China range is lon from 100 to 130;lat from 0 to 45;
ln1 = np.where(lon >= 100)[0][0]
ln2 = np.where(lon >= 135)[0][0]
la1 = np.where(lat >= 0)[0][0]
la2 = np.where(lat >= 45)[0][0]
# # # 画图网格
lon1 = lon[ln1:ln2]
lat1 = lat[la1:la2]
X, Y = np.meshgrid(lon1, lat1)
ele_aim = ele[la1:la2, ln1:ln2]
"""# 设置地图全局属性"""
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman'] # 设置整体的字体为Times New Roman
fig = plt.figure(dpi=300, figsize=(3.5, 2), facecolor='w', edgecolor='w') # 设置一个画板，将其返还给fig
"""左图--big area"""
ax = fig.add_axes([0.05, 0.05, 0.4, 0.95], projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent([0, 180, -90, 90], crs=ccrs.PlateCarree()) # 设置显示范围
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.05, edgecolor=gray90/256) # 添加海岸线：关键字lw设置线宽;lifestyle设置线型
ax.add_feature(feature.OCEAN)
ax.stock_img() # 添加地球背景
# ---tick set--
ax.set_xticks(np.arange(0, 181, 30), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 30), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.set_xticks(np.arange(0, 181, 30), crs=ccrs.PlateCarree(), minor=True)
ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 30), crs=ccrs.PlateCarree(), minor=True)
ax.tick_params(labelcolor=gray0/256, length=2, tickdir='in', labelsize=3)
ax.add_patch(pathpatch)
"""右图--放大图"""
ax2 = fig.add_axes([0.5, 0.05, 0.4, 0.9], projection=ccrs.PlateCarree())
ax2.set_extent([100, 135, 0, 45], crs=ccrs.PlateCarree()) # 设置显示范围
cs = ax2.contourf(X, Y, ele_aim, levels=np.arange(-5000, 5000, 33), extend='both', cmap=colormap1,transform=ccrs.PlateCarree())
cf = ax2.contour(lon, lat, ele[:, :], levels=[-3000, -1000], colors='k', linestyles='-',linewidths=0.2, transform=ccrs.PlateCarree())
ax2.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('10m'), lw=0.5, edgecolor=gray0/256) # 添加海岸线：关键字lw设置线宽;lifestyle设置线型
# ---tick set--
ax2.set_xticks(np.arange(100, 136, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax2.set_yticks(np.arange(0, 46, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax2.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax2.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax2.set_xticks(np.arange(100, 136, 5), crs=ccrs.PlateCarree(), minor=True)
ax2.set_yticks(np.arange(0, 46, 5), crs=ccrs.PlateCarree(), minor=True)
ax2.tick_params(labelcolor=gray0/256, length=2, tickdir='in', labelsize=3)
# 左右两个字图连线 来源：https://mp.weixin.qq.com/s/2HE0pYIui96rp5wpgzGC8w
mark_inset(ax, ax2, loc1a=2, loc1b=1, loc2a=3, loc2b=4, fc='none', ec=red / 256, lw=0.5)
# ------colorbar设置
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-5000, vmax=5000)
position = plt.axes([0.91, 0.05, 0.03, 0.9])
cbar = fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=colormap1), cax=position, extend='both', shrink=0.2,label='depth(m)',ticks=np.linspace(-5000, 5000, 11), orientation='vertical')
# cbar.minorticks_on()#小刻度
cbar.ax.tick_params(length=2, labelsize='4', direction='in')
plt.savefig('study_area_sketch_map_046.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1) # 输出地图，并设置边框空白紧密
plt.show()
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