Cartopyで特定の都市の地図を描こうとしています

Question

Cartopyを使用してサンフランシスコの地図を取得しようとしています。私はカリフォルニア州の地図を持っていますが、特定の都市の地図を描く方法を知りません。サンフランシスコのみの地図を取得することも可能ですか？

マイコード：

import pandas 
import matplotlib.pyplot as plt 
import cartopy.crs as ccrs 
import cartopy.io.shapereader as shpreader 

data = pandas.read_csv('train_200.csv',header=None) 
lats,lons = data[7],data[8] 

ax = plt.axes([0, 0, 1, 1], 
       projection=ccrs.LambertConformal()) 

ax.set_extent([-138, -110.5, 32, 40], ccrs.Geodetic())  
shapename = 'admin_1_states_provinces_shp' 
states_shp = shpreader.natural_earth(resolution='10m', 
            category='cultural', name=shapename) 

for i in shpreader.Reader(states_shp).records(): 
    if i.attributes['postal'] == "CA": 
     print i.attributes 
     ax.add_geometries([i.geometry], ccrs.PlateCarree(),facecolor=[0.9375, 0.9375, 0.859375], edgecolor='black') 
    else: 
     pass 
ax.scatter(lats,lons,transform=ccrs.PlateCarree(),zorder=100) 
plt.show() 

出力マップ：。

shpreader.Readerのための最初の数出力（states_shp）.records（）属性：

{'labelrank': 7, 'sr_adm0_a3': 'BDI', 'region_cod': '             ', 'adm0_sr': 1, 'gadm_level': 1, 'scalerank': 9, 'Shape_Area': '1.46386727466e-001', 'type_en': 'Province', 'datarank': 8, 'iso_3166_2': 'BI-', 'wikipedia': '                                                                ', 'note': '                                                                ', 'big_code': '             ', 'hasc_maybe': '             ', 'type': 'Province', 'region_big': '                                                  ', 'provnum_ne': 20005, 'mapcolor13': 8, 'code_hasc': 'BI.CA', 'name_alt': '                                                  ', 'adm1_code_': 'BDI-2632', 'code_local': '             ', 'name_local': '                                                  ', 'check_me': 0, 'Shape_Leng': '1.77905469919e+000', 'iso_a2': 'BI', 'featurecla': 'Admin-1 scale rank', 'postal': 'CA', 'sr_sov_a3': 'BDI', 'admin0_lab': 2, 'name_len': 7, 'area_sqkm': '0.00000e+000', 'name': 'Cankuzo', 'admin': 'Burundi', 'region': '                         ', 'abbrev': '   ', 'sameascity': 7, 'mapcolor9': 5, 'adm1_code': 'BDI-2632', 'diss_me': 2632} 
{'labelrank': 5, 'sr_adm0_a3': 'COL', 'region_cod': '             ', 'adm0_sr': 1, 'gadm_level': 1, 'scalerank': 5, 'Shape_Area': '2.49683494720e+000', 'type_en': 'Department', 'datarank': 5, 'iso_3166_2': 'CO-', 'wikipedia': '                                                                ', 'note': '                                                                ', 'big_code': '             ', 'hasc_maybe': '             ', 'type': 'Departamento', 'region_big': '                                                  ', 'provnum_ne': 2, 'mapcolor13': 1, 'code_hasc': 'CO.CA', 'name_alt': '                                                  ', 'adm1_code_': 'COL-1404', 'code_local': '             ', 'name_local': '                                                  ', 'check_me': 0, 'Shape_Leng': '1.26131409274e+001', 'iso_a2': 'CO', 'featurecla': 'Admin-1 scale rank', 'postal': 'CA', 'sr_sov_a3': 'COL', 'admin0_lab': 2, 'name_len': 5, 'area_sqkm': '0.00000e+000', 'name': 'Cauca', 'admin': 'Colombia', 'region': '                         ', 'abbrev': '   ', 'sameascity': -99, 'mapcolor9': 3, 'adm1_code': 'COL-1404', 'diss_me': 1404} 
{'labelrank': 9, 'sr_adm0_a3': 'CRI', 'region_cod': '             ', 'adm0_sr': 1, 'gadm_level': 1, 'scalerank': 8, 'Shape_Area': '2.55427502099e-001', 'type_en': 'Province', 'datarank': 8, 'iso_3166_2': 'CR-', 'wikipedia': '                                                                ', 'note': '                                                                ', 'big_code': '             ', 'hasc_maybe': '             ', 'type': 'Provincia', 'region_big': '                                                  ', 'provnum_ne': 6, 'mapcolor13': 2, 'code_hasc': 'CR.CA', 'name_alt': '                                                  ', 'adm1_code_': 'CRI-1327', 'code_local': '             ', 'name_local': '                                                  ', 'check_me': 0, 'Shape_Leng': '2.55929902160e+000', 'iso_a2': 'CR', 'featurecla': 'Admin-1 scale rank', 'postal': 'CA', 'sr_sov_a3': 'CRI', 'admin0_lab': 2, 'name_len': 7, 'area_sqkm': '0.00000e+000', 'name': 'Cartago', 'admin': 'Costa Rica', 'region': '                         ', 'abbrev': '   ', 'sameascity': 9, 'mapcolor9': 4, 'adm1_code': 'CRI-1327', 'diss_me': 1327} 

Answer 1

cartopy.io.shapereader.natural_earth()とすると、管理者レベルは州/州i各国（admin_1）。どの国でも郡/市/地区のレベルには十分詳細ではありません。 あなたの場合、他のソースからデータを取得する必要があります。 http://www.gadm.org/countryから米国をダウンロードしてみてください。 あなたがダウンロードする特定の国の管理者0-3のzipファイルがあります。あなたのローカルフォルダ内のシェイプファイルを取得したら、あなたがそれを読むことができます：

as_shp = cartopy.io.shapereader.Reader('path_to/shape_files/XXX_adm2.shp') 

as_shpを形状ファイル内のすべてのレコードをつかむためのイテレータです。