更新：这是使用Cartopy的新版本，因为底图已经下线。下面是原始答案。

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

img = plt.imread("/tmp/venuscyl4.tif")

plt.figure(figsize=(3, 3))

ax = plt.axes(projection=ccrs.Orthographic(-10, 45))
ax.gridlines(color='black', linestyle='dotted')
ax.imshow(img, origin="upper", extent=(-180, 180, -90, 90),
          transform=ccrs.PlateCarree())  # Important

plt.show()

感谢Raphael Roth的回答，我终于找到了我想要的：底图方法warpimage。
这里有一个非常小的例子。使用此cylindrical map of Venus，并基于simple example of the cookbook：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# set up orthographic map projection with
# perspective of satellite looking down at 50N, 100W.
# use low resolution coastlines.
# don't plot features that are smaller than 1000 square km.
bmap = Basemap(projection='ortho', lat_0 = 50, lon_0 = -100,
              resolution = 'l', area_thresh = 1000.)
# plot surface
bmap.warpimage(image='venuscyl4.jpg')
# draw the edge of the map projection region (the projection limb)
bmap.drawmapboundary()
# draw lat/lon grid lines every 30 degrees.
bmap.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))
bmap.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))
plt.show()

生成以下输出：

底图工具包是执行此任务的理想工具。
问题似乎是你没有真正的数据，我。即，类似于lat、lon、每个像素值。问题还在于，对于给定的图像，您通常不知道用于创建图像的投影，因此您无法进行反向变换以获得原始数据。
如果您只是想绘制地球的图像，请使用底图工具包中的bluemarble（）函数：
http://wiki.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/Maps