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代码分享：

# -*- coding: utf-8 -*-

"""# Importing related function packages"""
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.ticker as mticker
import cartopy.feature as feature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
from matplotlib.patches import PathPatch
from matplotlib.path import Path
from pylab import *
"""read——my_color"""
# ----01----读取颜色--后续使用-high light red
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\red1.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data1 = []
for line in lines:
    data1.append(float(line.strip()))
red = np.array(data1)

"""# 设置地图全局属性"""
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
fig = plt.figure(dpi=300, figsize=(3, 2), facecolor='w', edgecolor='w')  # 设置一个画板，将其返还给fig
proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=180)
ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj})  # 创建子图
ax.set_extent([0, 180, -90, 90], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.05, edgecolor='w')  # 添加海岸线：关键字lw设置线宽;lifestyle设置线型
ax.add_feature(feature.OCEAN)
ax.stock_img()  # 添加地球背景
# ---tick set--
ax.set_xticks(np.arange(0, 181, 30), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 30), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.set_xticks(np.arange(0, 181, 30), crs=ccrs.PlateCarree(), minor=True)
ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 30), crs=ccrs.PlateCarree(), minor=True)
ax.tick_params(labelcolor='k', length=2, tickdir='in', labelsize=4.5)
#
vertices = []
codes = []

codes = [Path.MOVETO] + [Path.LINETO] * 3 + [Path.CLOSEPOLY]
vertices = [(-150, -10), (-150, 30), (-75, 30), (-75, -10), (-150, -10)]
vertices = np.array(vertices, float)
path = Path(vertices, codes)
pathpatch = PathPatch(path, facecolor='none', edgecolor=red/256, lw=1)
# pathpatch1 = PathPatch(path, facecolor=red/256, edgecolor=red/256, lw=1, alpha=0.2)
ax.add_patch(pathpatch)
plt.savefig('study_area_sketch_map_6.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)  # 输出地图，并设置边框空白紧密
plt.show()