<div slide>

===== Карты =====

Раньше для построения карт использовался модуль ''basemap''<sup>pip</sup>, но он устарел и более не поддерживается. На замену ему пришел модуль ''cartopy''<sup>pip</sup>. Установка пакета ''cartopy'' в Windows из pip вызывает сложности, поэтому вот готовые пакеты для разных версий Python:

  * {{ :calc:cartopy-0.21.1-cp38-cp38-win_amd64.whl | cartopy-0.21.1-cp38-cp38-win_amd64.whl}}
  * {{ :calc:cartopy-0.21.1-cp39-cp39-win_amd64.whl | cartopy-0.21.1-cp39-cp39-win_amd64.whl}}
  * {{ :calc:cartopy-0.21.1-cp310-cp310-win_amd64.whl | cartopy-0.21.1-cp310-cp310-win_amd64.whl}}
  * {{ :calc:cartopy-0.21.1-cp311-cp311-win_amd64.whl | cartopy-0.21.1-cp311-cp311-win_amd64.whl}}

Для выбора нужной проекции используем [[https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/reference/projections.html#cartopy-projections|документацию]].

<sxh python>
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
from cartopy import crs as ccrs

fig = plt.figure()

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

ax.set_extent([-6, 3, 48, 58], crs=ccrs.PlateCarree())

gl = ax.gridlines(draw_labels=True)
gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(-6.0,3.0,2.0))
gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(48.0,58.0,2.0))

ax.scatter([-2],[52], transform=ccrs.PlateCarree())

ax.coastlines(resolution='50m')
</sxh>

Рисование данных поверх карты выполняется обычными методами, например ''plot'' с добавлением параметра ''transform'' если координаты указаны, как долгота и широта в градусах.

</div><div slide>

==== Пример карты построенной в cartopy ====

{{:calc:cartopy_2.png?400|}}

</div><div slide>

==== Картографические данные Natural Earth  ====

Картографические данные ''cartopy'' берет из проекта [[https://www.naturalearthdata.com/|Natural Earth]].

<sxh python>
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
from cartopy import crs as ccrs
import cartopy.feature

#%%

fig = plt.figure()

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

ax.set_extent([-6, 3, 38, 48], crs=ccrs.PlateCarree())

gl = ax.gridlines(draw_labels=True)
gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(-6.0,3.0,2.0))
gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(38.0,48.0,2.0))

resol = '50m' # еще есть '110m' - самая грубая версия и '10m' - самая точная версия
bodr = cartopy.feature.NaturalEarthFeature(category='cultural', 
    name='admin_0_boundary_lines_land', scale=resol, facecolor='none', alpha=0.7)
land = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', \
    scale=resol, edgecolor='k', facecolor=cartopy.feature.COLORS['land'])
ocean = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'ocean', \
    scale=resol, edgecolor='none', facecolor=cartopy.feature.COLORS['water'])
lakes = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'lakes', \
    scale=resol, edgecolor='b', facecolor=cartopy.feature.COLORS['water'])
rivers = cartopy.feature.NaturalEarthFeature('physical', 'rivers_lake_centerlines', \
    scale=resol, edgecolor='b', facecolor='none')

ax.add_feature(land)
ax.add_feature(ocean)
ax.add_feature(lakes)
ax.add_feature(rivers)
ax.add_feature(bodr, linestyle='--', alpha=1)
</sxh>

Какие именно картографические данные доступны см. по ссылке [[https://github.com/nvkelso/natural-earth-vector]] в наборах ''cultural'' и ''physical''. Карты автоматически скачиваются по мере надобности, при этом в консоль выводится предупреждение ''DownloadWarning''.

</div><div slide>

==== Пример карты построенной в cartopy ====

{{:calc:cartopy_3.png?400|}}

</div><div slide>

==== Использование Tile-серверов в cartopy ====

<sxh python>
from cartopy.io.img_tiles import GoogleWTS, OSM, GoogleTiles


class ArcGISWSR(GoogleWTS):
    def _image_url(self, tile):
        x, y, z = tile
        return f'https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Shaded_Relief/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}.jpg'


tiles_provider = OSM()
#tiles_provider = GoogleTiles()
#tiles_provider = GoogleTiles()

plt.figure(figsize=(16, 16))

ax = plt.axes(projection=tiles_provider.crs)

ax.set_extent([-6, 3, 38, 48], ccrs.PlateCarree())

ax.add_image(tiles_provider, 6)

plt.show()
</sxh>

</div><div slide>

==== Пример карты построенной в cartopy ====

{{:calc:cartopy_4.png?400|}}

</div><div slide>

==== Некоторые приемы работы с cartopy ====

<sxh python>

# Скрытие части подписей по осям:
gridlines = ax.gridlines(draw_labels=True)
gridlines.top_labels = False
gridlines.right_labels = False

# Добавление теплокарты:
im = ax.imshow(data,  origin='upper', extent =[lon[0], lon[-1], lat[-1], lat[0]], transform=ccrs.PlateCarree(), cmap = cmap) 
fig.colorbar(im, ax=ax)

#Добавление точки с подписью:
ax.scatter([50.8667],[61.6667], transform=ccrs.PlateCarree())

mpl_trans = ccrs.PlateCarree()._as_mpl_transform(ax)
ax.annotate('SYKTYVKAR',(50.8667,61.6667), xycoords=mpl_trans)

</sxh>

</div><div slide>

==== Построение карт из NetCDF файлов ====

{{ :calc:yanao_era5_1959-2020.nc | Пример NetCDF файла}}

<sxh python>

import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
from cartopy import crs as ccrs

# Добавляем encoding если 1. в Windows и  2. в пути к файлу есть русские буквы (и другие символы Unicode)
ds = nc.Dataset("file.nc", encoding="cp1251") 

print(ds) # обзор структуры NetCDF файла

data = ds['varname'][57,:,:] # получаем нужный срез нужной переменной

#Задаем экстент по границам данных в файле
ax.set_extent([ds['lon'][0], ds['lon'][-1], ds['lat'][0], ds['lat'][-1]], crs=ccrs.PlateCarree())

</sxh>

</div>