Python Cartopy中的pcolormesh问题

我正在尝试将Cartopy应用于北极的圆形南极赤平图，并向其中添加数据。我有几个问题

首先，在示例代码中，陆地要素添加到海洋要素之前。当我这么做的时候，我得到了一张只有海洋的地图。我在下面的代码中颠倒了调用顺序，得到了一张陆地和海洋的地图。为什么另一种秩序适用于南极的例子

第二，也是更重要的一点，我不明白为什么我的pcolormesh调用没有任何效果

我使用的是Python 2.7.7、matplotlib 1.5.1和Cartopy 0.15.1

import matplotlib.path as mpath
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature

lats = np.linspace(60,90,30)
lons = np.linspace(0,360,200)
X,Y = np.meshgrid(lons,lats)
Z = np.random.normal(size = X.shape)

def main():
    fig = plt.figure(figsize=[10, 5])
    ax = plt.subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.NorthPolarStereo())
    fig.subplots_adjust(bottom=0.05, top=0.95,
                        left=0.04, right=0.95, wspace=0.02)

    # Limit the map to -60 degrees latitude and below.
    ax.set_extent([-180, 180, 60, 60], ccrs.PlateCarree())

    ax.gridlines()

    ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN)
    ax.add_feature(cartopy.feature.LAND)

    # Compute a circle in axes coordinates, which we can use as a boundary
    # for the map. We can pan/zoom as much as we like - the boundary will be
    # permanently circular.
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    center, radius = [0.5, 0.5], 0.5
    verts = np.vstack([np.sin(theta), np.cos(theta)]).T
    circle = mpath.Path(verts * radius + center)

    ax.set_boundary(circle, transform=ax.transAxes)
    ax.pcolormesh(X,Y,Z,transform=ccrs.PlateCarree())


    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

---

您的代码留下了cartopy来指定地图上要素图的顺序，因此，一些要素可以在没有任何线索的情况下隐藏。可以明确指定绘图顺序

特征绘图的顺序由zorder控制，在大多数绘图语句中，zorder可以用

zorder=integer

指定。这是一个修改过的代码，可以生成更好的绘图

# your data
lats = np.linspace(60, 90, 30)
lons = np.linspace(0, 360, 160)
X,Y = np.meshgrid(lons, lats)
Z = np.random.normal(size = X.shape)

# new data for pcolormesh plot
latz = np.linspace(75, 90, 15)
lonz = np.linspace(0, 360, 160)
X1,Y1 = np.meshgrid(lonz, latz)
Z1 = np.random.normal(size = X1.shape)

def main():
    fig = plt.figure(figsize=[10, 10])
    ax = plt.subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.NorthPolarStereo())
    fig.subplots_adjust(bottom=0.05, top=0.95,
                        left=0.04, right=0.95, wspace=0.02)

    # Limit the map to -60 degrees latitude and below.
    ax.set_extent([-180, 180, 60, 60], ccrs.PlateCarree())

    ax.gridlines()

    # zorder can be used to arrange what is on top
    ax.add_feature(cartopy.feature.LAND, zorder=4)   # land is specified to plot above ...
    ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN, zorder=1)  # ... the ocean

    # Compute a circle in axes coordinates, which we can use as a boundary
    # for the map. We can pan/zoom as much as we like - the boundary will be
    # permanently circular.
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    center, radius = [0.5, 0.5], 0.5
    verts = np.vstack([np.sin(theta), np.cos(theta)]).T
    circle = mpath.Path(verts * radius + center)

    ax.set_boundary(circle, transform=ax.transAxes)
    # pcolormesh is specified to plot on top of the ocean but below land
    ax.pcolormesh(X1, Y1, Z1, transform=ccrs.PlateCarree(), zorder=3)

    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()

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看来这就是问题所在，谢谢。我可以问一下，为什么您决定使用不同的lat/lon栅格，为什么您选择图层1,3,4而不是0,1,2？我主要关注特征打印的顺序。如果我将您的数据用于

pcolormesh（）

plot，所有海洋（和分划）都将被pcolormesh层隐藏。对于zorder的值，它们用于设置绘图顺序，从而允许我们生成所需的内容。值（1,3,4）可以产生与（0,1,2）不同或相同的输出。请注意，ax.gridlines（）也可以有zorder=some_值，您可以使用可以猜测的值将其置于绘图顶部。为了获得更好的地图，还有其他因素要考虑。