Antarctic-Plots！不用ArcGIS,我照样可以画出惊艳的地图...

DataCharm

发布于 2023-12-15 13:16:22

1570

发布于 2023-12-15 13:16:22

前言
- 一、Antarctic-Plots-功能强悍的小众可视化工具
- 二、可视化学习圈子是干什么的？
- 三、系统学习可视化
- 四、猜你喜欢

Antarctic-Plots-功能强悍的小众可视化工具

最近给学员们免费新增空间数据可视化学习资源推荐~~内容时，发现了一个非常好用但非常小众的强悍空间可视化工具-「Antarctic-Plots」，今天这篇推文就简单介绍一下该工具。更多关于该工具的语法和案例，可以参与我们的课程哈，还有交流答疑群呢~~

Antarctic-Plots-功能强悍的小众可视化工具

Antarctic-Plots是一个专门用于绘制南极数据可视化自动化功能拓展Python库，目前还在开发过程中，但其现阶段已有的功能绘图结果都时非常惊艳的。

安装步骤由于该工具是基于PyMGT工具，最好是单独构建一个新的虚拟环节，专门用于该工具的使用，如下：

#构建虚拟环境
mamba create --name antarctic_plots --yes --force antarctic-plots
#激活环境
conda activate antarctic_plots

可视化案例这一小节就列举几个Antarctic-Plots包的可视化结果：

fig = maps.plot_grd(
    ice_thickness,
    fig_height=12,  # set figure height
    cmap="dense",  # set the colormap
    grd2cpt=True,  #
    coast=True,  # plot grounding and coastlines
    title="Amery Ice Shelf",
    cbar_label="Ice thickness",  # add label to colorbar
    cbar_unit="m",  # add units to y-axis of colorbar
    inset=True,  #  add inset map showing location
    inset_width=0.2,
    scalebar=True,  # add scalebar
    scale_position="n.75/-.07",
    gridlines=True,  # add lat/lon gridlines
    x_spacing=10,  # longitude interval (degrees)
    y_spacing=2,  # latitude interval (degrees)
    hist=True,  # add a histogram to the colorbar
    hist_bin_num=100,  # 100 bins
)

# display the figure
fig.show()

A simple map

# define the region of interest
region = (150e3, 550e3, -1350e3, -1100e3)

# plot the imagery and some additonal map features
fig = maps.plot_grd(
    imagery,
    region=region,
    image=True,
    inset=True,
    title="LIMA imagery",
    gridlines=True,
    x_spacing=10,  # plot 10 degree longitude lines
    y_spacing=2,  # plot 2 degree latitude lines
)

fig.show()

Use with PyGMT

fig = maps.plot_3d(
    grids=grids,
    cmaps=["batlowW", "batlowW", "devon", "devon"],
    exaggeration=[7, 20, 20, 20],
    cbar_labels=["basement", "bed", "icebase", "surface"],
    shp_mask=smooth_RIS,
    region=region,
    cbar_yshift=[2, 13, 13, 15.5],
    zshifts=[-5, 4, 1.3, 0.5],
    transparencies=[0, 0, 90, 80],
    cpt_lims=[(-4e3, 0), (-1000, -200), (-600, 0), (0, 500)],
    grd2cpt=False,
)
fig.show()

3D stack of grids

fig = maps.subplots(
    grids,
    plot_region,
    margins="2c",
    coast=True,
    grd2cpt=True,
    fig_title="Plotting multiple grids",
    subplot_titles=[
        "Ice thickness",
        "GHF",
        "Crustal thickness",
        "Free-air gravity",
        "Bouguer gravity",
        "Basement elevation",
    ],
    cmaps=[
        "cool",
        "solar",
        "thermal",
        "balance+h0",
        "balance+h0",
        "batlow",
    ],
    cbar_labels=[
        "BedMachine v1",
        "Burton-Johnson et al. 2020",
        "An et al. 2015",
        "Forsberg et al. 2020",
        "Forsberg et al. 2020",
        "Tankersley et al. 2022",
    ],
    cbar_units=["m", "mW/m@+2@", "m", "mGal", "mGal", "m"],
    autolabel=True,
)


fig.show()

Organizing multiple subplots

更多关于该工具的用法和案例，感兴趣的同学可参考：Antarctic-Plots官网[1]

可视化学习圈子是干什么的？

科研论文配图书籍学习圈子主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容：

直播教学，和读者零距离互动交流
及时修正勘误和定期新增绘制知识点
拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身
直播视频+拓展资料+答疑，学习更高效

「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。

为何会有这个书籍学习社群？无门槛的微信群难免会鱼龙混杂，问题和质量都无法得到保证，而且一些关键问题经常被淹没，且没有沉淀价值。
随着添加我微信的人日益增多，向我提问的人也越来越多，随便回答一下就太不负责任了；不回答也不是很好；如果都仔细回答，我也有自己的工作并且确实很忙，真的有点心有余而力不足！所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验，以及给大家提供一个坚持学习的平台。 参考资料

[1]

Antarctic-Plots官网: https://antarctic-plots.readthedocs.io/en/latest/index.html。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2023-12-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

arcgis