GeoViews使用matplotlib后端添加瓦片底图的实现方法咨询

核心问题解答 #

使用matplotlib后端时，完全可以为GeoViews绘图添加OSM这类瓦片底图，无需额外调用contextily实现，和Bokeh后端的调用逻辑一致，直接通过gv.tile_sources获取瓦片资源后添加到叠加层即可。

常见底图显示异常原因 #

此前无法正常显示底图通常由以下两个操作问题导致：

• 未定义WMTS图层的缩放级别，会渲染出无法识别的像素化内容，无法展示正常地物
• matplotlib后端对图层叠加顺序敏感，需要将瓦片层放在叠加表达式的最前面，如果放在最后会覆盖上层的矢量图层，该层叠顺序问题在Bokeh后端不会出现

多后端适配可复现代码 #

以下代码支持bokeh、matplotlib双后端切换，适配EPSG:4326坐标系的街道级多边形GeoDataFrame场景：

import geoviews as gv
from geoviews import opts
from cartopy import crs as ccrs

# 同时加载bokeh、matplotlib后端
gv.extension('bokeh', 'matplotlib')

# 加载OSM瓦片底图
tiles = gv.tile_sources.OSM()

# 图层叠加注意瓦片放在最前面，gdf1、gdf2为EPSG:4326坐标系的多边形GeoDataFrame
layout = tiles * gv.Polygons(gdf1, group="group1") * gv.Polygons(gdf2, group="group2")

layout.opts(
            opts.Polygons('group1', cmap=['red'], backend="matplotlib"),
            opts.Polygons('group2', cmap=['lightgrey'], backend="matplotlib"),
            opts.Overlay(backend='matplotlib'),
            # 指定wmts缩放级别避免底图糊
            opts.WMTS(zoom=13, backend='matplotlib'),
            # 瓦片底图默认基于墨卡托投影
            projection=ccrs.Mercator()
        )
        
# 指定输出参数，切换backend参数即可切换渲染后端
gv.output(layout, size=500, fig='svg', backend='matplotlib')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者grg