Performance 用Cartopy加速高分辨率海岸线绘制

我想加速执行此代码：

import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.feature import NaturalEarthFeature
import matplotlib.pyplot as plt

# the extent in the original code is calculated on the fly
extent = [0, 50, 20, 60]

plt.figure("Test Map")
ax = plt.subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree())

ax.add_feature(NaturalEarthFeature('physical', 'ocean', '50m'))

plt.show()

代码当前需要几秒钟来可视化生成的绘图。 当我在结果图中平移时，我可以看到

cartopy

实际上已经绘制了所有多边形！

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cartopy

有任何剪辑功能吗

简单的回答是不，CartoPy没有任何内置的剪切操作。然而，CartoPy使用的Shapely确实如此

我猜你看到的性能问题在你自己的情节中。您发布的代码在我的系统上运行约45毫秒。下面是一个示例，您可以使用Shapely计算地图要素与范围框的交点

import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.feature import NaturalEarthFeature
import matplotlib.pyplot as plt
import shapely.geometry as sgeom

# the extent in the original code is calculated on the fly
extent = [0, 50, 20, 60]

feat = NaturalEarthFeature('physical', 'ocean', '50m')
box = sgeom.box(extent[0], extent[2], extent[1], extent[3])
geoms = [geom.intersection(box) for geom in feat.geometries()]

plt.figure("Test Map")
ax = plt.subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree())

ax.add_geometries(geoms, crs=ccrs.PlateCarree())

plt.show()

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不过，这个示例实际上运行得比较慢（~97毫秒）。

事实上，我在Python 3.6上使用的原始脚本的性能与您相同，但在Python 3.8上使用的是~3秒。Cartopy在两个环境（0.17.0）上的版本相同，它是从conda forge安装的。这有点令人困惑！有什么想法吗？为了试着调试这个，我会比较3.6和3.8环境中更多软件包的版本，并确保它们都有相同的安装内容。我还尝试缩小范围，看看是否有特定的线路导致性能下降。将“50米”改为“110米”是否会加快速度？