Cartopy雖然對地理圖形的繪制提供了極大的方便，但是個(gè)人感覺還是有很多反人類的地方，尤其是在同一個(gè)代碼中繪制多副圖形的時(shí)候，比如說地理坐標(biāo)軸的設(shè)置，每幅子圖都要設(shè)置一遍，最終搞得代碼十分的冗長。為了解決這類問題，自定義的封裝函數(shù)就起了很大作用，只需在最開始定義好，接下來每次使用直接調(diào)用即可，再也不用每次畫圖都重新設(shè)置什么刻度，海岸線之類的了。
其實(shí)用到的就是python的def功能，通過def自定義函數(shù)，return返回所需值，可以極大的簡潔重復(fù)代碼。
比如說繪制下面這幅圖，我分別使用未封裝的代碼和使用封裝后的代碼繪制，方便對比。
未使用封裝函數(shù)的完整代碼：
#公共設(shè)置(地圖投影，地圖邊界，坐標(biāo)刻度地理格式)
proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=80)
img_extent = [0,160, 0, 80]
lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter()
lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter()
fig2 = plt.figure(figsize=(15,15))
#子圖1
f2_ax1 = fig2.add_axes([0.1, 0.1, 0.4, 0.3],projection = proj)
#邊界，海岸線，湖泊，坐標(biāo)刻度，坐標(biāo)格式
f2_ax1.set_extent(img_extent, crs=ccrs.PlateCarree())
f2_ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
f2_ax1.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
f2_ax1.set_xticks(np.arange(leftlon,rightlon+20,20), crs=ccrs.PlateCarree())
f2_ax1.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat+20,20), crs=ccrs.PlateCarree())
f2_ax1.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
f2_ax1.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
#圖序
f2_ax1.set_title('(a) ',loc='left')
#填色
f2_ax1.contourf(lon,lat, r, levels=np.arange(-0.9,1.0,0.1),extend='both', zorder=0, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=plt.cm.RdBu_r)
#子圖2，同上
f2_ax2 = fig2.add_axes([0.6, 0.1, 0.4, 0.3],projection = proj)
f2_ax2.set_extent(img_extent, crs=ccrs.PlateCarree())
f2_ax2.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
f2_ax2.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
f2_ax2.set_xticks(np.arange(leftlon,rightlon+20,20), crs=ccrs.PlateCarree())
f2_ax2.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat+20,20), crs=ccrs.PlateCarree())
f2_ax2.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
f2_ax2.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
f2_ax2.set_title('(b) ',loc='left')
f2_ax2.contourf(lon,lat, r, levels=np.arange(-0.9,1.0,0.1),extend='both', zorder=0, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=plt.cm.RdBu_r)
可以看到，對底圖設(shè)置的越精細(xì)所需的代碼越長，但是繪制多圖時(shí)均為重復(fù)代碼，那么再看看封裝后是怎樣的：
使用封裝函數(shù)：
首先將重復(fù)部分進(jìn)行封裝，那我們先分析重復(fù)部分的內(nèi)容，包含了邊界，海岸線，湖泊，坐標(biāo)刻度，坐標(biāo)格式等內(nèi)容，需要需要傳遞的主要是地圖的邊界信息和坐標(biāo)的間隔信息，以及對應(yīng)的子圖
def contour_map(fig,img_extent,spec):
fig.set_extent(img_extent, crs=ccrs.PlateCarree())
fig.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
fig.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
fig.set_xticks(np.arange(leftlon,rightlon+spec,spec), crs=ccrs.PlateCarree())
fig.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat+spec,spec), crs=ccrs.PlateCarree())
lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter()
lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter()
fig.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
fig.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
封裝好后，后面只需直接調(diào)用即可。需要注意的是，這里并沒有return，是因?yàn)楹瘮?shù)中直接作用在了傳遞進(jìn)去的fig上，因此無需再return。
#公共設(shè)置
proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=80)
leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (0,160,0,80)
img_extent = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat]
fig2 = plt.figure(figsize=(15,15))
#子圖1
f2_ax1 = fig2.add_axes([0.1, 0.1, 0.4, 0.3],projection = proj)
#調(diào)用封裝函數(shù)
contour_map(f2_ax1,img_extent,20)
f2_ax1.set_title('(a) ',loc='left')
f2_ax1.contourf(lon,lat, r, levels=np.arange(-0.9,1.0,0.1),extend='both', zorder=0, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=plt.cm.RdBu_r)
#子圖2
f2_ax2 = fig2.add_axes([0.6, 0.1, 0.4, 0.3],projection = proj)
#調(diào)用封裝函數(shù)
contour_map(f2_ax2,img_extent,20)
f2_ax2.set_title('(b) ',loc='left')
f2_ax2.contourf(lon,lat, r, levels=np.arange(-0.9,1.0,0.1),extend='both', zorder=0, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=plt.cm.RdBu_r)
僅僅是兩幅子圖，并沒有縮減太多的代碼，但是當(dāng)子圖較多時(shí)，這個(gè)方法就十分實(shí)用了。尤其是在jupyter notebook中，僅需要在最開始的代碼塊中隨著各種庫的一起引入，后邊無論新建多長的代碼塊，都能使用，可以說只需要定義一次，在整個(gè)科研階段中都可以隨意調(diào)用。
實(shí)際上這里只是以繪圖的方式舉例def功能，還有很多地方也可以用到類似的思路，比如說自己寫了一個(gè)算法，比如說是滑動(dòng)t檢驗(yàn)，你需要對多個(gè)序列進(jìn)行檢驗(yàn)，如果每次都寫一遍滑動(dòng)t的代碼，那整個(gè)腳本的長度就太可怕了，完全可以用def的方法，只定義一次，接下來每個(gè)序列只需要一行調(diào)用函數(shù)就可以得到想要的結(jié)果，并且可以通過return的設(shè)置，返回所需要的各種中間變量。
