Matplotlib 从几何坐标中获取投影坐标

我用Cartopy和Matplotlib渲染了一个地图图形。我有一个特定的几何坐标（lat/lon），我想知道最接近该几何坐标投影的像素坐标（如果可见），例如在地图上的坐标上绘制图形

（注意，我不想使用Matplotlib绘制；我将图形导出为位图图像，并在管道的不同部分绘制。）

可能是这样的：

import cartopy，matplotlib.pyplot
fig=matplotlib.pyplot.figure（）
ax=图添加轴（[0,0,1,1]，投影=cartopy.crs.Orthographic（））
ax.add_特征（cartopy.feature.LAND，facecolor='black'）
#在显示坐标中打印纽约市的位置
朗，拉特=-74.0060，40.7128
trans=cartopy.crs.Geodetic（）。\u作为\u mpl\u变换（ax）
x、 y=横向变换（（纵向，横向））
打印（x，y）
#还是这样
projx，projy=ax.projection.transform_point（lon，lat，cartopy.crs.Geodetic（））
x、 y=ax.transData.transform（（projx，projy））
打印（x，y）

有趣的是，如果我画这一点，图的中心在曼哈顿，然后输出显示坐标确实在图的中心（640480）

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我刚刚发现，直到图形处于最终状态，变换才被正确设置。所以关键是要先画出这个图,

fig.canvas.draw()

或者至少正确地应用这个方面

ax.apply_aspect()

然后你会得到正确的像素坐标

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy
import cartopy.crs as ccrs

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], projection=ccrs.PlateCarree())
ax.add_feature(cartopy.feature.LAND, facecolor='black')
ax.set_global()

# before being able to call any of the transforms, the figure needs to be drawn
fig.canvas.draw()
# or
# ax.apply_aspect()

# Print the location of New York City in display coordinates
lon, lat = -74.0060, 40.7128
trans = ccrs.PlateCarree()._as_mpl_transform(ax)
x, y = trans.transform_point((lon, lat))
print(x,y)

plt.show()

这张照片是：

188.43377777777778 312.3783111111111

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请注意，这些坐标是指左下角的像素。

在我的示例代码中，我没有指定贴图的范围。如果我加上

ax.set_global（）

然后，变换后的坐标是合理的

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我介绍了两种计算变换坐标的方法，但是当纽约市不可见时，使用

\u as\u mpl\u transform（）

的方法似乎会返回中心点。使用

ax.projection.transform\u point（）

的方法在屏幕外返回NaN。

您似乎无法添加Cartopy投影和Matplotlib变换对象，尽管查看它可能类似于

trans=Cartopy.crs.Geodetic（）。\u as\u mpl\u transform（ax）+ax.transData

，但值仍然错误。我将为这个问题添加一个例子。是的，需要进行

\u-as\u-mpl\u转换

。我更新了答案。

188.43377777777778 312.3783111111111