Извлечение данных из cartopy.feature

Question

Как я могу извлечь контурные линии из данных, импортированных с помощью картопы feature интерфейс? Если решение включает в себя geoviews.feature или другая обертка, это нормально, конечно.

Например, как бы я извлечь данные, представленные в виде cfeature.COASTLINE в следующем примере?

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

ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
plt.show()

Я благодарен за любые намеки, которые вы можете иметь!

FWIW, в basemapЯ бы сделал это так:

import mpl_toolkits.basemap as bm
import matplotlib.pyplot as plt
m = bm.Basemap(width=2000e3,height=2000e3,
            resolution='l',projection='stere',
            lat_ts=70,lat_0=70,lon_0=-60.)

fig,ax=plt.subplots()
coastlines = m.drawcoastlines().get_segments()

Answer 1

Вы можете получить координаты для построенных линий непосредственно из объекта, который содержит набор shapely.MultiLineStrings. В качестве подтверждения концепции, проверьте этот код:

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

fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(nrows=2, subplot_kw = dict(projection=ccrs.PlateCarree()))
ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE)

for geom in cfeature.COASTLINE.geometries():
    for g in geom.geoms:
        print(list(g.coords))
        ax2.plot(*zip(*list(g.coords)))

plt.show()

который дает эту картину:

Другими словами, вы можете перебирать MultiLineStrings функции, получая доступ к его geometries(), Каждый из них MultiLineStringзатем содержит один или несколько LineStringс, которые имеют coords атрибут, который можно преобразовать в список. Надеюсь это поможет.

Answer 2

Для дальнейшего использования: Через некоторое время я также наткнулся на этот (более общий?) Метод для доступа к любой функции:

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.io.shapereader as shpreader

shpfilename = shpreader.natural_earth(resolution='110m',
                                      category='physical',
                                      name='coastline')  
coastlines = shpreader.Reader(shpfilename).records()

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw = dict(projection=ccrs.PlateCarree()))
for c in coastlines:
    for g in c.geometry:
        ax.plot(*zip(*list(g.coords)))

получая тот же сюжет, что и выше.