Python 如何在Cartopy'；s Lambert保形并保持圆锥形外观？

我想制作一个以欧洲为中心的兰伯特圆锥曲线图。我可以做到以下几点：

将cartopy.crs导入为CCR
将matplotlib.pyplot作为plt导入
项目=ccrs.LambertConformal（中心经度=20.0，中心纬度=45.0，截止点=30）
图=plt.图（图尺寸=（10,10））
ax=图添加_子地块（111，投影=项目）
最大海岸线（分辨率=110m）
plt.show（）

然而，这太多地延伸到东方和西方。我想把它缩小到，比方说，10W到40E之间。如果我添加一行

ax.set\u范围（[-10,40,30,90]，crs=ccrs.PlateCarree（））

，我将失去上面绘图的圆锥“外观”：

---

如何在Cartopy的LambertConformal中适当减小纵向范围，并且仍然保持圆锥形外观？我可以给经度边距，让第一个数字在两个经度之间调整，而不是放在这个矩形中吗？我想象两条子午线之间有一个三角形，在纬度下限有一个拱门。

这就是你要找的吗

将cartopy.crs导入为CCR
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将matplotlib.path导入为mpath
ax=plt.轴（投影=ccrs.lambert共形（中心经度=20.0，中心纬度=45.0））
ax.gridlines（）
最大海岸线（分辨率=110m）
#Lon和Lat边界
xlim=[-10,40]
ylim=[30,90]
下拱空间=10#如果通过改变lon和lat LIM切断下拱，则需要手动增加
rect=mpath.Path（[[xlim[0]，ylim[0]]，
[xlim[1]，ylim[0]]，
[xlim[1]，ylim[1]]，
[xlim[0]，ylim[1]]，
[xlim[0]，ylim[0]]，
]).内插（20）
proj_to_data=ccrs.PlateCarree（）._as_mpl_transform（ax）-ax.transData
rect_in_target=proj_to_data.transform_path（rect）
ax.set_边界（rect_in_目标）
ax.set_范围（[xlim[0]，xlim[1]，ylim[0]-较低的_空间，ylim[1]）

改编自

输出：

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这就是你要找的吗

将cartopy.crs导入为CCR
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将matplotlib.path导入为mpath
ax=plt.轴（投影=ccrs.lambert共形（中心经度=20.0，中心纬度=45.0））
ax.gridlines（）
最大海岸线（分辨率=110m）
#Lon和Lat边界
xlim=[-10,40]
ylim=[30,90]
下拱空间=10#如果通过改变lon和lat LIM切断下拱，则需要手动增加
rect=mpath.Path（[[xlim[0]，ylim[0]]，
[xlim[1]，ylim[0]]，
[xlim[1]，ylim[1]]，
[xlim[0]，ylim[1]]，
[xlim[0]，ylim[0]]，
]).内插（20）
proj_to_data=ccrs.PlateCarree（）._as_mpl_transform（ax）-ax.transData
rect_in_target=proj_to_data.transform_path（rect）
ax.set_边界（rect_in_目标）
ax.set_范围（[xlim[0]，xlim[1]，ylim[0]-较低的_空间，ylim[1]）

改编自

输出：

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这太棒了！然而，它对参数很敏感。例如，如果我将经度范围稍微扩大到

xlim=[-20,60]

下拱就消失了。有办法解决这个问题吗？一个普遍的解决方案将是伟大的。我不完全理解如何从

lambertcomformal

和

set_extent

一起控制

cutoff

参数。您可以这样解决：

ax.set_extent（[xlim[0]，xlim[1]，ylim[0]-20，ylim[1]]）

。不确定是否有一个通用的解决方案-正如您在相关示例中看到的，这更像是一个黑客行为。太棒了，谢谢！这太棒了！然而，它对参数很敏感。例如，如果我将经度范围稍微扩大到

xlim=[-20,60]

下拱就消失了。有办法解决这个问题吗？一个普遍的解决方案将是伟大的。我不完全理解如何从

lambertcomformal

和

set_extent

一起控制

cutoff

参数。您可以这样解决：

ax.set_extent（[xlim[0]，xlim[1]，ylim[0]-20，ylim[1]]）

。不确定是否有一个通用的解决方案-正如您在相关示例中看到的，这更像是一个黑客行为。太棒了，谢谢！