基于Python代码绘制区位图

        facecolor='#f0f0f0',  # 底图填充色

        edgecolor='#999999',  # 边界色

        linewidth=0.8,

        zorder=1  # 图层层级（数字越小越底层）

    )

    # 绘制研究区（武汉市，高亮红色）

    city_gdf.plot(

        ax=ax_main,

        facecolor='#e74c3c',  # 研究区填充色

        edgecolor='#c0392b',  # 研究区边界色

        linewidth=1.2,

        zorder=2

    )

    # 主图范围调整（聚焦研究区，自动计算边界）

    city_bounds = city_gdf.total_bounds  # [minx, miny, maxx, maxy]

    # 扩展边界，避免研究区贴边

    expand_x = (city_bounds[2] - city_bounds[0]) * 0.2

    expand_y = (city_bounds[3] - city_bounds[1]) * 0.2

    ax_main.set_extent([

        city_bounds[0] - expand_x,

        city_bounds[2] + expand_x,

        city_bounds[1] - expand_y,

        city_bounds[3] + expand_y

    ], crs=ccrs.PlateCarree())

    # 主图添加要素：经纬网、海岸线、省级边界

    ax_main.gridlines(draw_labels=True, linewidth=0.5, color='gray', alpha=0.5, linestyle='--')

    ax_main.add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.8, color='#666666')

    ax_main.add_feature(cfeature.BORDERS, linewidth=0.8, color='#666666')

    # 主图标注：研究区名称

    city_centroid = city_gdf.geometry.centroid.iloc[0]  # 研究区中心点

    ax_main.text(

        city_centroid.x, city_centroid.y,

        city_name,

        fontsize=12, fontweight='bold', ha='center', va='center',

        color='white', bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.3', facecolor='#c0392b', alpha=0.8)

    )

    # --- 绘制缩略图（全国视角） ---

    # 绘制全国省级边界（浅灰色）

    province_gdf.plot(

        ax=ax_inset,

        facecolor='#f0f0f0', edgecolor='#999999', linewidth=0.3, zorder=1

    )

    # 高亮目标省份（红色）

    province_data.plot(

        ax=ax_inset,

        facecolor='#e74c3c', edgecolor='#c0392b', linewidth=0.8, zorder=2

    )

    # 缩略图范围（全国）

    ax_inset.set_extent([70, 140, 15, 55], crs=ccrs.PlateCarree())

    ax_inset.set_title('中国', fontsize=8, fontweight='bold')

    # 隐藏缩略图经纬网标签

    ax_inset.gridlines(linewidth=0.3, color='gray', alpha=0.5, linestyle='--')

    ax_inset.set_xticks([])

    ax_inset.set_yticks([])

    # --- 添加比例尺 ---

    # 计算比例尺长度（按研究区宽度自动适配，单位：km）

    scale_length_km = int((city_bounds[2] - city_bounds[0]) * 111 * 0.3)  # 1°≈111km

    # 比例尺位置（左下角）

    scale_x = city_bounds[0] + expand_x * 0.5

    scale_y = city_bounds[1] - expand_y * 0.8

    # 绘制比例尺矩形

    ax_main.add_patch(Rectangle(

        (scale_x, scale_y), scale_length_km/111, 0.1,  # 宽度转经度数，高度固定

        facecolor='white', edgecolor='black', linewidth=1, zorder=3

    ))

    # 比例尺标注

    ax_main.text(

        scale_x + scale_length_km/111/2, scale_y - 0.15,

        f'{scale_length_km} km',

        fontsize=10, ha='center', va='center', zorder=3

    )

    # --- 添加指北针 ---

    # 指北针位置（右下角）

    north_x = city_bounds[2] - expand_x * 0.5

    north_y = city_bounds[3] - expand_y * 0.8

    # 绘制指北针箭头

    ax_main.add_patch(FancyArrowPatch(

        (north_x, north_y), (north_x, north_y + 0.3),

        arrowstyle='simple', color='black', linewidth=2,

        mutation_scale=20, zorder=3

    ))

    # 指北针标注

    ax_main.text(north_x, north_y + 0.4, 'N', fontsize=12, fontweight='bold', ha='center', zorder=3)

    # ---- 全局设置 ---

    ax_main.set_title(title, fontsize=16, fontweight='bold', pad=20)

    # 调整字体（适配中文）

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 黑体

    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题

    # 保存图片（无白边）

    plt.savefig(output_path, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)

    plt.close()

    print(f"✅ 区位图已保存至：{output_path}")

# === 第三步：主函数（参数配置）===

if __name__ == "__main__":

    # -------------------------- 请修改以下参数 --------------------------

    # 1. 数据路径（ArcGIS导出的shp文件，建议提前在ArcGIS中简化边界，减少数据量）

    PROVINCE_SHP = r"E:\data\China_Province.shp"  # 全国省级边界shp

    CITY_SHP = r"E:\data\Wuhan_City.shp"          # 研究区城市边界shp

    # 2. 输出配置

    OUTPUT_PATH = r"E:\result\区位图.png"         # 输出图片路径（支持png/pdf）

    PROVINCE_NAME = "湖北省"                      # 省级行政区名称（匹配shp的NAME字段）

    CITY_NAME = "武汉市"                          # 研究区名称

    TITLE = "武汉市研究区区位图"                  # 图表标题

    # 执行绘图

    province_gdf, city_gdf = load_shp_data(PROVINCE_SHP, CITY_SHP)

    plot_location_map(

        province_gdf=province_gdf,

        city_gdf=city_gdf,

        output_path=OUTPUT_PATH,

        title=TITLE,

        province_name=PROVINCE_NAME,

        city_name=CITY_NAME

    )

三、注意事项

1. 数据准备（ArcGIS 端操作）

导出 shp 文件：在 ArcGIS 10.3 中打开行政边界数据，右键图层→「数据」→「导出数据」，选择「导出为 shapefile」，投影建议先转为 WGS84（EPSG:4326），减少代码中投影转换工作量；

简化边界：若 shp 数据量过大（如全国省级边界），在 ArcGIS 中用「简化面」工具（Cartography→Simplify Polygon）简化边界，提升绘图速度；

字段匹配：确保 shp 文件中有「NAME」字段（或其他名称字段），用于筛选省级 / 市级边界（代码中可修改字段名，如province_gdf[province_gdf['省名'] == province_name]）。

2. 环境依赖安装（适配 ArcGIS 10.3）

ArcGIS 10.3 自带 Python 2.7，需手动安装以下库（以管理员身份打开 ArcGIS 自带 CMD）：

# 切换到ArcGIS Python路径（64位）

cd C:\Python27\ArcGISx6410.3

# 安装依赖（指定国内源，避免超时）

pip install geopandas==0.12.2-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install matplotlib==2.2.5cartopy==0.18.0-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

⚠️ 注意：Python 2.7 仅支持低版本库，上述版本经测试可稳定运行。

3. 自定义调整（适配不同研究区）

颜色调整：修改facecolor/edgecolor参数（支持十六进制色码，如#e74c3c为红色），可适配论文配色要求；

布局调整：修改fig.add_axes()的参数（[x, y, width, height]），调整主图 / 缩略图位置；

多研究区支持：若研究区为多个城市，可筛选多个城市的 shp 数据后合并绘制。