在使用Cartopy和Matplotlib的fill_betweenx函数可视化tif数据之前，我们需要先安装必要的库。可以使用以下命令安装：

pip install cartopy matplotlib numpy gdal

接下来，我们将通过一个示例演示如何将tif数据转换为matplotlib的格式，并使用fill_betweenx函数绘制填充区域。
首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from cartopy.crs import PlateCarree
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.collections import PatchCollection
from osgeo import gdal

接下来，我们将加载tif数据并将其转换为matplotlib的格式。这里我们假设tif数据是一个包含经纬度和海拔信息的文件：

# 加载tif数据
dataset = gdal.Open('elevation.tif')
elevation = dataset.ReadAsArray()
# 将经纬度转换为matplotlib的坐标系
longitude = np.degrees(np.arange(-180, 180, 1))
latitude = np.degrees(np.arange(-90, 90, 1))
longitude, latitude = np.meshgrid(longitude, latitude)

现在我们已经准备好了数据，接下来我们将使用fill_betweenx函数绘制填充区域。这个函数将在给定的x坐标上绘制填充区域，填充区域的高度由y坐标确定。在本例中，我们将使用海拔数据作为y坐标：
```python

将matplotlib的坐标转换为地理坐标系（经度，纬度）

fig, ax = plt.subplots(1, 1, subplot_kw={‘projection’: PlateCarree()})
ax.set_global() # 全图显示范围覆盖全球
ax.set_xlim(longitude[0], longitude[-1]) # 设置x轴范围为经度范围
ax.set_ylim(latitude[0], latitude[-1]) # 设置y轴范围为纬度范围
ax.set_aspect(‘auto’) # 设置坐标轴比例，使经纬网格显示正常
ax.coastlines() # 绘制海岸线
ax.gridlines(draw_labels=True) # 绘制网格线并显示经纬度标签

使用fill_betweenx函数绘制填充区域，高度由海拔数据决定

mask = elevation > 0 # 创建一个mask，表示海拔大于0的区域为有效区域，其余为无效区域（NaN）
min_elevation = np.nanmin(elevation[mask]) # 计算有效区域的最小海拔值
max_elevation = np.nanmax(elevation[mask]) # 计算有效区域的最大海拔值
cmap = cm.get_cmap(‘viridis’) # 选择一个颜色映射方案，这里使用viridis方案，可以根据需要选择其他方案
norm = plt.Normalize(vmin=min_elevation, vmax=max_elevation) # 创建一个归一化对象，将海拔数据归一化到颜色映射的取值范围
X = longitude[mask] # 取经度值作为x坐标，只取有效区域的经度值
Y = elevation[mask] - min_elevation # 取海拔值作为y坐标，减去最小海拔值，使所有区域的海拔值都在0-1之间，便于颜色映射处理
patches = [] # 创建一个空列表用于存储多边形对象（Polygon）的集合，每个多边形对象表示一个填充区域
for i in range(X.shape[0]):
poly = Polygon(np.column_stack((X[i], Y[i])), closed=True) # 根据经度和海拔值创建一个多边形对象（Polygon）表示一个填充区域，closed=True表示闭合的多边形（即首尾相连）
patches.append(poly) # 将多边形对象添加到patches列表中
p = PatchCollection(patches, cmap=cmap, norm=norm) # 创建一个PatchCollection对象，将patches列表中的多边形对象组合起来，并设置颜色映射和归一化对象
ax.add_collection(p) # 将PatchCollection对象添加到坐标轴中，完成填充区域的绘制
plt.show() # 显示图形