matplotlib：cartopyのTIPS

cartopy.crsをインポート

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

以降はccrsとして参照できる。同時にmatplotlibもインポートしておく

fig = plt.figure() # プロット領域の作成（matplotlib）
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.PlateCarree())  # サブプロット作成時にcartopy呼び出し

以降は戻り値axを使い、ax.メソッドのように作図が可能

import matplotlib.ticker as mticker
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree()) # 経度線・緯度線を描く
gl.xlocator = mticker.FixedLocator(経度線を引く値のリスト)
gl.ylocator = mticker.FixedLocator(緯度線を引く値のリスト)

正距円筒図法、ランベルト正積円筒図法のみ対応

• 例：60度毎に経度線を引く

  gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(0,360.1,60)) 

  360では300°Eまでしか経度線が引かれないため、360.1としている


• 例：30度毎に緯度線を引く

  gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(-90,90.1,30))

  90では60°Nまでしか経度線が引かれないため、90.1としている


• 例：経度線・緯度線を細い赤破線で描く

  gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), linewidth=0.5, linestyle='--', color='r')
  

  線の幅はlinewidth、線種はlinestyle、色はcolorで設定
  船種は線種一覧、色の名前は色の名前一覧参照


• 例：経度線・緯度線を不透明度0.8の黒点線で描く

  gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), linewidth=1, linestyle=':', color='k', alpha=0.8)
  

  不透明度は、透明0.0〜不透明1.0までの範囲で指定する

• ax.coastlinesを使った方法

  ax.coastlines()

  • 例：海岸線を緑の点線で描く

    ax.coastlines(color='g', linestyle='--')

    色の名前と線種は色の名前一覧、線種の一覧参照
  
  
  • 例：海岸線の太さを1.5にする

    ax.coastlines(linewidth=1.5)

  デフォルト値：1


• cartopy.featureを使った方法

  import cartopy.feature as cfeature
  ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
  

  • 例：海岸線を細くする

    ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.8)

  • 例：海岸線を細い破線にする

    ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.8, linestyle='--')

  色を変更するオプションもあるが、意図しない場所が塗り潰されてしまうので、海岸線の色を変更したい場合には、ax.coastlinesを使う

cartopy.featureを使う

import cartopy.feature as cfeature
ax.add_feature(cfeature.LAND) # 陸に色を付ける
ax.add_feature(cfeature.OCEAN) # 海に色を付ける
ax.add_feature(cfeature.LAKES) # 湖を描く

• 例：陸を緑色、海と湖を水色にする

  ax.add_feature(cfeature.LAND, color='g') # 陸を緑色で塗り潰す
  ax.add_feature(cfeature.OCEAN, color='aqua') # 海を水色で塗り潰す
  ax.add_feature(cfeature.LAKES, color='aqua') # 湖を水色で塗り潰す
  

  色の名前は色の名前一覧参照


• 例：経度線・緯度線を海上だけに描く（zorderで描く順序を指定）

  gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), zorder=2) # 経度線・緯度線を描く
  gl.xlocator = mticker.FixedLocator(経度線を引く値のリスト)
  gl.ylocator = mticker.FixedLocator(緯度線を引く値のリスト)
  ax.add_feature(cfeature.LAND, zorder=3) # 陸に色を付ける
  ax.add_feature(cfeature.OCEAN, zorder=1) # 海に色を付ける
  

  経度線・緯度線については、cartopyで経度線・緯度線を描く参照

cartopy.featureを使い、陸上に国境線を描く

import cartopy.feature as cfeature
ax.add_feature(cfeature.BORDERS) # 国境線を描く

• 例：国境線を細い破線にする

  ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle='--', linewidth=0.8)

  色を変更するオプションもあるが、意図しない場所が塗り潰されてしまうので使わない方が良い

cartopy.featureを使う

import cartopy.feature as cfeature
ax.add_feature(cfeature.RIVERS) # 川を描く

• 例：河川の幅を太くする

  ax.add_feature(cfeature.RIVERS, linewidth=1.2)

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.PlateCarree())

gradsのlatlonやBasemapのprojection='cyl'に相当する図法で、緯度線・経度線が直角かつ等間隔に交差

• 東経180度を中心にする場合

   ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mercator(central_longitude=中心の経度, min_latitude=緯度下限, max_latitude=緯度上限))

• 例：南緯60度〜北緯60度まで、全ての経度帯で描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mercator(min_latitude=-60.0, max_latitude=60.0))

• 例：南緯60度〜北緯60度まで、東経180度を中心として全ての緯度帯で描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mercator(central_longitude=180.0, min_latitude=-60.0, max_latitude=60.0))

• 北極を中心に描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.NorthPolarStereo())
  ax.set_extent([西端の経度, 東端の経度, 南端の緯度, 北端の緯度], ccrs.PlateCarree())
  

  gradsのnpsに相当する図法


• 南極を中心に描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.SouthPolarStereo())
  ax.set_extent([西端の経度, 東端の経度, 南端の緯度, 北端の緯度], ccrs.PlateCarree())
  

  gradsのspsに相当する図法

• 例：南緯90度〜20度まで、全ての経度帯で描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.SouthPolarStereo())
  ax.set_extent([-180, 180, -90, -20], ccrs.PlateCarree())

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.LambertConformal(central_longitude=中心の経度, central_latitude=中心の緯度))
ax.set_extent([西端の経度, 東端の経度, 南端の緯度, 北端の緯度])

• 例：東経135度、北緯35度を中心に日本周辺だけを描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.LambertConformal(central_longitude=135.0, central_latitude=35.0))
  ax.set_extent([100, 170, 10, 70]) # 領域の限定
  

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Orthographic(central_longitude=中心の経度, central_latitude=中心の緯度))

• 例：東経180度、北緯45度を中心に描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Orthographic(central_longitude=180.0, central_latitude=45.0))

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Robinson(central_longitude=中心の経度))

• 例：東経180度を中心に描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Robinson(central_longitude=180.0))

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide(central_longitude=中心の経度))

• 例：東経180度を中心に描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide(central_longitude=180.0))

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.LambertCylindrical(central_longitude=中心の経度))

• 例：東経180度を中心に描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.LambertCylindrical(central_longitude=180.0))

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Miller(central_longitude=中心の経度))

• 例：東経180度を中心に描く場合

  ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Miller(central_longitude=180.0))

nlonsが経度方向のデータ数、nlatsが緯度方向のデータ数で、全球の格子点データの場合。緯度方向は北極が先、南極が後の場合。

delta = 360. / (nlons - 1)
lats = (90. - delta * np.indices((nlats, nlons))[0, :, :])

Numpyのnp.indicesを使い、経度(lons)、緯度(lats)データを作成し、図法に対応した(x, y)データに変換する（Basemapの経度・緯度データの作成と同じ）
１次元目が緯度、２次元目が経度データになる

ax.contour(経度データ, 緯度データ, 等高線のデータ)

オプションや調整方法は、matplotlibの等高線参照

• 例：作成した経度・緯度データと２次元の等高線データ(d)で作図

  ax.contour(x, y, d)

• 例：等高線の幅を細くする

  ax.contour(x, y, d, linewidths=0.8)

  デフォルト値：1
  linewidthではなくlinewidthsなので注意


• 例：等高線を描く値を指定する

  ax.contour(x, y, slp_jul, clevs, levels=[0, 1, 2, 3, 4, 5])
  

  等高線は0から5まで1毎に描く（levelsで指定）


• 例：等高線を２から20まで2毎等間隔に描く

  clevs = np.arange(2, 20, 2) # 値のリスト作成
  cs = ax.contour(x, y, d,  levels=clevs)
  

  または

  clevs = np.arange(2, 20, 2) # 値のリスト作成
  ax.contour(x, y, d,  clevs)
  



• 例：データの最小値から最大値の範囲内で2毎等間隔に描く

  clevs = np.arange(np.floor(d.min()), np.ceil(d.max()), 2) # 値のリスト作成
  cs = ax.contour(x, y, d,  levels=clevs) # 等高線を描く
  

  dがNumpyのndarrayの場合。最小値よりも小さい最大の整数をnp.floor(d.min())、最大値よりも大きい最小の整数をnp.ceil(d.max())で取得、Numpyの数学関数、Numpyの統計処理参照

cs = ax.contour(経度データ, 緯度データ, 等高線のデータ)
clevels = cs.levels # ラベルを付ける値
cs.clabel(clevels) # 等高線ラベル

• 例：文字サイズを指定して等高線ラベルを付ける

  cs = ax.contour(x, y, d, levels=[0, 1, 2, 3, 4, 5])
  clevels = cs.levels # ラベルを付ける値
  cs.clabel(clevels, fontsize=12) # 等高線ラベル
  

  ax.contourの戻り値を使い、等高線のラベルを付ける


• 例：ラベルのフォーマット、文字サイズを指定する

  cs = ax.contour(x, y, d, levels=[0, 1, 2, 3, 4, 5])
  clevels = cs.levels # ラベルを付ける値
  cs.clabel(clevels, fontsize=12,  fmt="%d") # 等高線ラベル
  

  文字の大きさはfontsize、ラベルの数値のフォーマットはfmtで指定する（ここでは整数値にするためfmt="%d"）。


• 例：等高線のラベルを１つ飛ばしに付ける

  cs = ax.contour(x, y, d, levels=clevs)
  clevels = cs.levels # ラベルを付ける値
  cs.clabel(clevels[::2]) # 等高線ラベル
  

  cs.clabelにラベルを付ける値をclevels[::2]で与えることで、等高線のラベルを１つ飛ばしに付ける


• 例：データの最小値から最大値の範囲内で1.5毎等間隔に描きラベルを付ける

  levels = np.arange(np.floor(d.min()), np.ceil(d.max()), 1.5) # 値のリスト作成
  cs = ax.contour(x, y, d, levels=clevs)
  clevels = cs.levels # ラベルを付ける値
  cs.clabel(clevels, fontsize=12, fmt="%.1f") #  等高線ラベル
  

  ラベルは1.5毎に付け、小数点以下第一位まで表示（fmt="%.1f"）
  

ax.contourf(経度データ, 緯度データ, 陰影のデータ)

オプションや調整方法は、matplotlibの陰影参照

• 例：作成した経度・緯度データと２次元の等高線データ(d)で作図

  ax.contourf(x, y, d)

• 例：陰影を描く値を指定する

  ax.contour(x, y, slp_jul, clevs, levels=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

  等高線は0から5まで1毎に描く（levelsで指定、描く値より１大きく設定する）


• 例：陰影の色テーブルを指定する（青〜白〜赤と変化）

  ax.contour(x, y, slp_jul, clevs, cmap='bwr')

  色テーブルは色テーブルの一覧参照

cs = ax.contourf(経度データ, 緯度データ, 陰影のデータ)
cbar = ax.colorbar(cs)
cbar.set_label('カラーバーのラベルに表示する文字列')

カラーバーの調整方法については、カラーバー参照
（plt.colorbarと同じオプションを使用可能）

ax.barbs(経度データ, 緯度データ, 東西風データ, 南北風データ)

矢羽の調整方法については、matplotlibの矢羽参照

• 例：２次元データlons, lats, u, vから矢羽をプロット

  ax.barbs(x, y, u, v)
  

• 例：矢羽を6おきにプロット

  ax.barbs(lons[::6,::6],lats[::6,::6],uwnd[::6,::6],vwnd[::6,::6])
  

• 例：矢羽の色を青色にする

  ax.barbs(x, y, u, v, color='b')
  

  色の名前は色の名前一覧参照


• 例：矢羽の長さを4にする

  ax.barbs(x, y, u, v, length=4)
  

ax.textを使う テキストの調整方法については、matplotlibのテキスト参照

ax.text(x座標, y座標, "表示するテキスト")

• 例：フォントサイズを9に指定する場合

  ax.text(x, y, "表示するテキスト", fontsize=9)
  

• 例：テキストの色を赤にする場合

  ax.text(x, y, "表示するテキスト", color='r')
  

ax.plot(x座標, y座標, オプション)

• 例：マーカーを白色の丸にする場合

  ax.plot(x, y, marker="o", color="w")
  

  マーカーの名前は指定可能なマーカーの一覧参照
  色の名前は色の名前一覧参照


• 例：マーカーをマゼンタの三角にする場合

  ax.plot(x, y, marker="m", color="^")
  

• 例：マーカーを水色の丸にする場合

  ax.plot(x, y, color="aqua", marker="o")
  

• 例：マーカーサイズを大きくする場合

  ax.plot(x, y, color="aqua", marker="o", markersize=12)
  

  デフォルト値：6

matplotlibのax.set_titleを使う

ax_set.title("タイトル")

サブプロットにタイトルを付ける参照
タイトルの大きさや色を変更する参照

図枠をmatplotlibのPathで設定する

import matplotlib.path as mpath
center, radius = [0.5, 0.5], 0.5 # 円の中心座標と半径
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) # 0〜2πの位相
verts = np.vstack([np.sin(theta), np.cos(theta)]).T # 円形の座標作成
circle = mpath.Path(verts * radius + center) # 中心座標(0.5,0.5)、半径0.5の円形
ax.set_boundary(circle, transform=ax.transAxes) # 円形の領域でマスク

サブプロットaxが座標(0,0)、(0,1)、(1,1)、(1,0)を頂点とする四角形なので、それに内接する円形の領域でマスクする
cartopyのサンプル参照

全球を表示させるために、次の記述を加える

ax.set_global()

• 経度、緯度が１次元データの場合
  cartopy.utilのadd_cyclic_pointを使う

  from cartopy.util import add_cyclic_point
  d_cyclic, lons_cyclic = add_cyclic_point(d, coord=lons) # 0度の値を360度にコピー
  ax.contourf(lons_cyclic, lats, d_cyclic)
  

  ＊２次元データd(緯度方向, 経度方向)、１次元の経度・緯度データlons、lats


• 経度、緯度が２次元データの場合
  Basemapの極投影図法で0度と360度を滑らかにつなげる参照