在 cartopy choropleth 地圖上添加值標簽

Question

我正在使用 cartopy 創建一些 choropleth 地圖，並想添加一個附加功能：帶有與每個國家/地區的 choropleth 相關聯的數值的標簽。

這是我得到的輸出示例。

這是我想要的示例（每個區域帶有值的標簽）。

我想我可以在正確的坐標上一個一個地手動添加每個標簽，但我相信有一種更快、更通用和更具可擴展性的方法來做到這一點。 我花了相當多的時間進行研究，但還沒有找到任何方便的解決方案，因此將非常感謝任何幫助。

這是我用來繪制等值線圖的函數：

def choropleth(ax, countries, geo_dict, cmap_name):
    """
    Plots a choropleth map of selected countries using the values in geo_dict
    as a base for the colormap

    ax: matplotlib axes on which the cloropleth is drawn
    countries: a list of records extracted from a shp file representing the
               regions to be mapped
    geo_dict: a dictionary in which the keys are ISO alpha-2 country codes and
              the values the relevant data for the choropleth
    cmap_name: a string with the name of the colormap to be used
    """

    # value normalization for the color map
    values = [geo_dict[[c.attributes['ISO_A2']][0]] for c in countries]
    norm = Normalize(vmin=min(values), vmax=max(values))

    cmap = plt.cm.get_cmap(cmap_name) # add ',n' to limit choropleth categories

    for c in countries:
        v = geo_dict[c.attributes['ISO_A2']]
        sp = ShapelyFeature(c.geometry, crs,
                            edgecolor='k',
                            linewidth=0.3,
                            zorder = 2,
                            facecolor=cmap(norm(v)))
        ax.add_feature(sp)       

    sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap,norm=norm)
    sm._A = []
    plt.colorbar(sm,ax=ax)       

Answer 1

Q : 如何為每個國家添加標簽？

簡短回答：就在ax.add_feature() ，使用ax.annotate() 。 您需要獲取 c.geometry 的質心作為 annotate 的參數。

答：您的代碼缺少繪制標簽的正確命令。 在這種情況下最合適的是ax.annotate() ，它應該放在ax.add_feature() 。 需要的參數包括：

• 數據 CRS（來自您的代碼的crs ）
• Axes CRS（未出現在您的代碼中）

這是應該將標簽添加到每個國家/地區的質心位置的代碼片段：

# ... other lines of code above here
ax.add_feature(sp)  # existing code

# my code follows
pnt = c.geometry.centroid
anno = c.attributes['ISO_A2']  # 'name' is also possible
# `Axes CRS` is taken from: ax.projection
# `Data CRS` is taken as `crs`
ax.annotate(anno, ax.projection.transform_point(pnt.x, pnt.y, crs))