使用 Cartopy 加速高分辨率海岸线绘图

Question

我想加快这段代码的执行速度：

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()

代码目前需要几秒钟时间来可视化结果图。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！ cartopy 有剪辑功能吗？

Answer 1

简短的回答是不，CartoPy 没有任何内置的裁剪操作。但是，CartoPy 使用的 Shapely 可以。

我猜你看到的性能问题是在你自己的情节中的某个地方。您发布的代码在我的系统上运行时间约为 45 毫秒。下面是一个示例，您可以在其中使用 Shapely 计算地图要素与范围框的交集。

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()

虽然这个例子对我来说实际上运行得更慢（~97 毫秒）。

使用 Cartopy 加速高分辨率海岸线绘图

Speeding up high-res coastline plotting with Cartopy

performance

clipping

cartopy