获取上下文底图以填充地块

Question

我正在尝试使用以下方法创建 2x2 子图：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import contextily as ctx

site = gdf.groupby('Site_name')

plt.figure(figsize =(20,20))

# Iterate through sites

for i, (Site_name, site_gdf) in enumerate(site):
    # create subplot axes in a 2x2 grid
    ax = plt.subplot(2, 2, i + 1) # nrows, ncols, axes position
    # plot the site on these axes
    site_gdf.plot(ax=ax)
    ctx.add_basemap(ax, source=ctx.providers.Esri.WorldImagery)
    # set the title
    ax.set_title(Site_name)
    # set the aspect
    # adjustable datalim ensure that the plots have the same axes size
    ax.set_aspect('equal', adjustable='datalim')

plt.tight_layout()
plt.show()

出现问题是子图中的底图范围仅限于叠加的点数据。我该如何更改它，以便每个子图都有一个覆盖整个子图的底图。

Answer 1

我的解决方案是，我搜索了最外层的点，然后用

更改了我的 matplotlib 轴

ax.set_xlim(x_min-addition, x_max+addition)
ax.set_ylim(y_min-addition, y_max+addition)

在这种情况下，加法只是增加对点数的看法，例如 0.001。 x_min 是最小的点，x_max 是最大的点，依此类推...之后，我得到了我的底图。

ctx.add_basemap(ax,...)

如果您知道所有点的最外层边界，则可以直接通过它们。结果应该是相同的大小。如果您不知道自己的界限，则需要先找到它们。因此你可以迭代你的观点并比较它们（只是一个例子）：

for point_data_x, point_data_y in site_data:
    if point_data_x < x_min:
        x_min = point_data_x
    elif point_data_x > x_max:
        x_max = point_data_x
    if point_data_y < y_min:
        y_min = point_data_y
    elif point_data_y > y_max:
        y_max = point_data_y

亲切的问候

获取上下文底图以填充地块

Getting contextily basemap to fill plots

python

geopandas

contextily