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Miniconda是一款小巧的python环境管理工具，安装包大约60M，其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。一旦安装了Miniconda，就可以使用conda命令安装任何其他软件工具包并创建环境等（注意：需要配置环境变量）。 通过配置配置第三方镜像，可以解决conda下载速度慢的问题。
# 清华大学镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes # 显示包的下载来源
除了使用conda的config命名，还可以通过直接修改配置文件.condarc的方式来完成下载源的修改。
Linux系统中.condarc文件的位置在/home/用户名/下。Windows系统中.condarc文件的位置在C:\users\用户名下。找到.condarc文件并将其内容修改为如下所示即可。
show_channel_urls: true
envs_dirs:
- D:\ProgramData\Miniconda3\envs
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
上面的两种修改方式均可将conda的下载源修改为国内镜像，可以通过如下命令查看一下是否修改成功。 ( 这里channels的显示结果是按照优先级进行排序的，最后添加的镜像源优先级会最高。 )
conda config --show channels
创建python3.9虚拟环境并使用，需要在Anaconda Promot中输入命令
创建conda环境 ，创建名为cartopy-test且python版本为3.9的虚拟环境
conda create -n cartopy-test python=3.9 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ -y
激活环境，进入名为cartopy-test的虚拟环境
conda activate cartopy-test
安装核心依赖库
# 安装Cartopy库
conda install cartopy -y
# 安装pandas库
conda install pandas -y
conda install xlrd -y
# 安装netCDF4库
conda install netCDF4 -y
# 安装PyKrige库
conda install PyKrige
# 安装scipy库
conda install scipy -y
# 安装geopandas
conda install geopandas=0.10.0 pygeos pyogrio -c conda-forge -y
# 安装jupyter notebook
conda install jupyter notebook
# 安装环境自动关联包
conda install nb_conda
# 安装代码补全包
conda install pyreadline
# 启动
jupyter notebook
# 删除该虚拟镜像
# conda remove -n cartopy-test --all
其他依赖库
conda install xarray -y # 读取气象数据 .nc文件
pykrige # 调用kriging插值算法
frykit # 大神写的依赖cartopy包画中国的包
openpyxl
cnmaps
basemap # 需要离线下载whl进行安装 目前已经不再更新 可以不安装
依赖库截图
conda常用中一些常用命令总结如下。
# 查看conda版本，验证是否安装
conda --version
# 查看所有信息
conda info
# 查看所有已经创建的环境
conda info -e
# 创建环境
conda create -n test
# 激活环境
conda activate test
# 退出环境
conda deactivate
# 删除环境env_name
conda remove --name env_name --all 或者 conda env remove --name env_name
# 查看所有已经安装的包
conda list
# 移除某个镜像源
conda config --remove-key channels
# 修改安装源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 查看安装源
conda config --show-sources
# 根据yml文件来创建conda环境
conda env create -n <your_env_name> -f environment.yml
# 导出conda环境为yml文件
conda env export > xxx.yml
# 导出conda环境/python环境为txt文件
conda list -e > requirements.txt
首先需要导入一个cartopy.feature 常量，为了简化一些非常常见的情况，如大陆海洋国界等cartopy都已经进行了预定义，但需要注意的是直接导入的中国国界线并不是标准的，在使用时需要注意。
这些信息带有三种分辨率，分别为110m，50m和10m。
# 引入库包
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建画布，画布参数设置
fig = plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=200)
# 全球图像的中央位于太平洋的 180 度经线处，默认投影
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=120))
# 使用墨卡托投影
# ax = plt.axes(projection=ccrs.Mercator(min_latitude=-80.0, max_latitude=84.0))
ax.add_feature(cfeature.LAND) # 添加陆地
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, lw=0.3) # 添加海岸线
ax.add_feature(cfeature.RIVERS, lw=0.25) # 添加河流
# ax.add_feature(cfeat.RIVERS.with_scale('50m'),lw = 0.25) # 加载分辨率为50的河流
ax.add_feature(cfeature.LAKES, color='r') # 指定湖泊颜色为红色
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle='-', lw=0.25) # 不推荐，因为该默认参数会使得我国部分领土丢失
ax.add_feature(cfeature.OCEAN) # 添加海洋
ax.coastlines(lw=0.3)
plt.savefig("./results/1.png") # 生成图像保存本地
plt.show()
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