如何在 matplotlib 和 Jupyter notebook 中旋转 Contextily 底图

如何解决如何在 matplotlib 和 Jupyter notebook 中旋转 Contextily 底图

我正在使用 matplotlib 和 geopandas 在 Jupyter Notebook 中制作一组带有子图的图形。顶部图（A 和 B）包含地理空间数据并使用各种底图（航拍图像、阴影地貌等）。

如何将顶部的两个图旋转 90 度，使它们被拉长？

（当然，我需要重做 gridspec 布局，但这很容易；我不知道如何做的是：旋转图但保留用于绘制底图的地理信息。）

可重复的代码如下。

import pandas as pd
import geopandas as gpd
%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import contextily as ctx
from shapely.geometry import Point
plt.style.use('seaborn-whitegrid')

### DUMMY DATA
long,lat = [(-118.155,-118.051,-118.08),(38.89,39.512,39.1)]
q,t = [(0,70500,21000),(0,8000,-1200)]
df = pd.DataFrame(list(zip(q,t,lat,long)),columns =['q','t','lat','long'])
gdf = gpd.GeoDataFrame(df,geometry=gpd.points_from_xy(df['long'],df['lat']))
gdf.crs = "EPSG:4326"

### PLOTTING
fig = plt.figure(figsize=(10,7.5),constrained_layout=True)
gs = fig.add_gridspec(3,2)
ax1 = fig.add_subplot(gs[0:2,0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0:2,1],sharex = ax1,sharey = ax1)
ax3 = fig.add_subplot(gs[-1,:])

### PlotA
gdf.plot(ax = ax1)
ctx.add_basemap(ax1,crs='epsg:4326',source=ctx.providers.Esri.WorldShadedRelief)
ax1.set_aspect('equal')
ax1.set_title('Plot-A')
ax1.tick_params('x',labelrotation=90)

### PlotB
gdf.plot(ax = ax2)
ctx.add_basemap(ax2,source=ctx.providers.Esri.WorldImagery,alpha=0.5)
ax2.set_aspect('equal')
ax2.set_title('Plot-B')
ax2.tick_params('x',labelrotation=90)

### PlotC
ax3.scatter(df.q,df.t)
ax3.set_aspect('equal')
ax3.set_title('Plot-C')
ax3.set_xlabel('q')
ax3.set_ylabel('t')