cnmaps 是一个可以让中国地图画起来更丝滑的地图类 python 扩展包
安装
安装 cnmaps 需要满足 Python 的解释器在 3.9 版本及以上。
使用pip安装
cnmaps 最简单也最快的安装方法是使用 pip 来安装 cnmaps： $ pip install -U cnmaps
使用conda安装
你也可以使用 conda 安装： $ conda install -c conda-forge cnmaps
快速开始
绘制国界
用最简单直接的方式，来绘制你的第一张中国地图。
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
from cnmaps import get_adm_maps, draw_maps
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
draw_maps(get_adm_maps(level='国'))
plt.show()
绘制省界
cnmaps还可以绘制各省（特区/直辖市）的地图
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
from cnmaps import get_adm_maps, draw_maps
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
draw_maps(get_adm_maps(level='省'), linewidth=0.8, color='r')
plt.show()
绘制市界
cnmaps可以绘制市级的行政区地图。
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
from cnmaps import get_adm_maps, draw_maps
fig = plt.figure(figsize=(15,15))
ax = fig.add_subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
draw_maps(get_adm_maps(level='市'), linewidth=0.5, color='g')
plt.show()
绘制区县界
cnmaps可以绘制区县级的行政区地图。
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
from cnmaps import get_adm_maps, draw_maps
fig = plt.figure(figsize=(20,20))
ax = fig.add_subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
draw_maps(get_adm_maps(level='区县'), linewidth=0.8, color='r')
plt.show()
Logo
本项目的Logo地图是如何绘制的？请执行下面的代码。
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
from cnmaps import get_adm_maps
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
proj = ccrs.Orthographic(central_longitude=100.0, central_latitude=30)
ax = fig.add_subplot(111, projection=proj)
ax.stock_img()
china, sourth_sea = get_adm_maps(level='国', only_polygon=True)
ax.set_global()
ax.add_geometries(china, crs=ccrs.PlateCarree(), edgecolor='r', facecolor='r')
ax.add_geometries(sourth_sea, crs=ccrs.PlateCarree(), edgecolor='r')
ax.outline_patch.set_edgecolor('white')
plt.savefig('../static/images/logo-base.png', bbox_inches='tight')
使用指南
针对本项目更多的使用方法，我们还有一份更详细的文档：cnmaps使用指南
引用
本项目适用的地图边界的数据源包括：
- GaryBikini/ChinaAdminDivisonSHP: v2.0, 2021, DOI: 10.5281/zenodo.4167299
海拔高度地形数据来自ASTER数字高程模型，并对原始数据进行了稀释。
