如何使用 Geopandas 在地图上显示以米为单位的比例尺、指北针以及纬度和经度轴？

Question

参考这个问题，是否可以有比例尺（以米为单位投影，例如3857）以及纬度、经度投影（4326）中的x，y轴和指北针？

我没有看到使用 geopandas 执行此操作的交钥匙解决方案。虽然这似乎是 GIS 地图显示的基本设置。这有技术原因吗？

import geopandas as gpd
from matplotlib_scalebar.scalebar import ScaleBar
import matplotlib.pyplot as plt

df = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('nybb'))
ax = df.to_crs(4326).plot()
ax.add_artist(ScaleBar(1)) #how add ScaleBar for df in 3857? 
plt.show()

Answer 1

从this，看起来你必须用坐标计算两个位置 A 和 B 之间的大圆距离 A=[longitudeA,latitudeA] 和 B=[longitudeA+1,latitudeA]，位于您感兴趣的纬度（在您的情况下约为 40.7°）。要计算大圆距离，您可以使用 sklearn（here）中的“haversine_distances”并将其乘以地球半径

6371000

以获得以米为单位的距离。 一旦获得这个距离

dx

，您就可以使用

ScaleBar(dx=dx,units="m")

将其传递到比例尺。

总的来说，代码看起来像这样：

import numpy as np
import geopandas as gpd
from matplotlib_scalebar.scalebar import ScaleBar
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics.pairwise import haversine_distances

df = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('nybb'))
ax = df.to_crs(4326).plot()
A=[-74.5*np.pi/180.,40.7*np.pi/180.] #Latitude of interest here 40.7 deg, longitude -74.5
B=[-73.5*np.pi/180.,40.7*np.pi/180.] ##Latitude of interest here 40.7 deg, longitude -74.5+1
dx=(6371000)*haversine_distances([A,B])[0,1]
ax.add_artist(ScaleBar(dx=dx,units="m")) 
plt.show()

输出给出：

Answer 2

对于那些通过某种搜索引擎遇到这个问题的人：这可以通过我最近开发的一个名为 matplotlib-map-utils 的包实现。

指北针： 它具有专用函数 (

north_arrow()

) 和类 (

NorthArrow

)，用于创建具有大量自定义功能的函数（查看

GitHub 存储库

中的 docs\howto_north_arrow 以查看详细信息）。如果将投影坐标系作为参数传递，它还将考虑投影坐标系的旋转。

# Importing
from matplotlib_map_utils.core.north_arrow import NorthArrow, north_arrow
# Setting up a plot
fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots(1,1, figsize=(5,5), dpi=150)
# Adding a north arrow to the upper-right corner of the axis, 
# in the same projection as whatever geodata you plotted
north_arrow(ax=ax, location="upper right", rotation={"crs":3857, "reference":"center"})

比例尺：同样，它有一个专用函数（

scale_bar()

）和类（

ScaleBar

）来创建它们，还具有大量自定义功能（查看

GitHub存储库

中的docs\howto_scale_bar以查看详细信息） ).

# Importing
from matplotlib_map_utils.core.scale_bar import ScaleBar, scale_bar
# Setting up a plot
fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots(1,1, figsize=(5,5), dpi=150)
# Adding a scale bar to the upper-right corner of the axis, 
# in the same projection as whatever geodata you plotted
# Here, this scale bar will have the "boxes" style
scale_bar(ax=ax, location="upper right", style="boxes", bar={"projection":3857})

至关重要的是，对于OP的问题，如果传递了一个unprojected坐标系（例如

4326

），你可以传入一个desired单位，它会自动为你计算大圆距离。这不会像投影的 CRS 那样准确，但它允许 OP 在绘图轴上保持所需的纬度/经度，同时以

metres

（或英里、公里或其他）显示单位。