本文共 3404 字，大约阅读时间需要 11 分钟。

igs 站点分布图绘制教程

Cartopy 是一个为 Python 开发的地图绘制库，基于 matplotlib 提供简单直观的地理功能操作。通过 Cartopy，我们可以轻松绘制各种地理图形，包括站点分布图、控制网以及板块分布图。本文将分别介绍如何使用 Cartopy 绘制 IGS 核心站与 MGEX 站点分布图、GNSS 控制网以及板块分布图。

1. IGS 核心站与 MGEX 站点分布图

IGS 核心站与 MGEX 站点分布图主要展示全球 IGS 核心站和 MGEX 项目站点的位置分布。以下是绘制步骤：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.crs as ccrsimport cartopy.feature as cfeature# 加载 IGS 核心站和 MGEX 站点坐标数据igs_core = np.recfromcsv('igs-core.csv', names=True, encoding='utf-8')mgex = np.recfromcsv('mgex.csv', names=True, encoding='utf-8')# 创建图像fig = plt.figure(figsize=[9, 6])ax = plt.axes(projection=ccrs.Robinson())# 添加海洋和陆地特征ax.add_feature(cfeature.LAND)ax.add_feature(cfeature.OCEAN)# 绘制 IGS 核心站和 MGEX 站点ax.plot(mgex['longitude'], mgex['latitude'], 'o', color='tomato', label='MGEX', transform=ccrs.Geodetic())ax.plot(igs_core['longitude'], igs_core['latitude'], '*', color='darkmagenta', label='IGS Core', transform=ccrs.Geodetic())# 添加网格ax.gridlines(linestyle='--')# 设置全局范围ax.set_global()# 添加图例plt.legend(loc='lower right')# 显示图像plt.show()

2. GNSS 控制网绘制

GNSS 控制网是通过 Delaunay 三角剖分技术生成的几何图形，用于展示全球 GNSS 站点的空间分布。以下是详细步骤：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.tri as triimport cartopy.crs as ccrsimport cartopy.feature as cfeature# 加载 IGS 站点坐标数据igs_sites = np.recfromcsv('euro-igs.csv', names=True, encoding='utf-8')# 生成 Delaunay 三角剖分triangles = tri.Triangulation(igs_sites['longitude'], igs_sites['latitude'])# 创建图像fig = plt.figure(figsize=[6, 8])ax = plt.axes(projection=ccrs.LambertConformal(central_latitude=90, central_longitude=10))# 添加地理特征ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'))ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'))ax.add_feature(cfeature.RIVERS.with_scale('50m'))ax.add_feature(cfeature.LAKES.with_scale('50m'))# 绘制 Delaunay 三角剖分网格plt.triplot(triangles, transform=ccrs.Geodetic(), marker='o', linestyle='-')# 添加网格ax.gridlines(linestyle='--')# 设置图像范围ax.set_extent([-10, 30, 30, 73])# 显示图像plt.show()

3. Nuvel 板块分布图绘制

Nuvel 板块分布图展示全球主要板块的边界及其名称。以下是详细步骤：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.crs as ccrsimport cartopy.feature as cfeature# 加载板块边界数据文件files = ['African.txt', 'Antarctic.txt', 'Arabian.txt', 'Australian.txt',         'Caribbean.txt', 'Cocos.txt', 'Eurasian.txt', 'Indian.txt',         'Juan.txt', 'Nazca.txt', 'North_Am.txt', 'Pacific.txt',         'Philippine.txt', 'Scotia.txt', 'South_Am.txt']# 读取边界数据borders = []for f in files:    border = np.genfromtxt(f, names=['lon', 'lat'], dtype=float, comments=':')    borders.append(border)# 定义板块名称和中心点坐标plates = ['African', 'Antarctic', 'Arabian', 'Australian', 'Caribbean', 'Cocos',          'Eurasian', 'Indian', 'Juan', 'Nazca', '  North\nAmerican', 'Pacific',          'Philippine', 'Scotia', '  South\nAmerican']central = [(17, -5), (90, -80), (40, 21), (120, -28), (270, 12), (260, 6),          (60, 50), (70, 13), (230, 45), (260, -21), (250, 36), (190, 0),          (123, 17), (304, -59), (315, -27)]# 创建图像fig = plt.figure(figsize=(12, 7))ax = plt.axes(projection=ccrs.Mollweide(central_longitude=120))# 添加背景图像ax.stock_img()# 绘制板块边界并添加名称for plate, center, border in zip(plates, central, borders):    ax.plot(border['lon'], border['lat'], color='coral', transform=ccrs.Geodetic())    ax.text(center[0], center[1], plate, transform=ccrs.Geodetic())# 添加网格ax.gridlines(linestyle='--')# 显示图像plt.show()

以上是使用 Cartopy 绘制三种地理图形的教程。通过以上代码示例，读者可以轻松掌握 Cartopy 的基本使用方法，并根据需求进行图形定制。

转载地址：http://rsioz.baihongyu.com/