|
气象数据可视化主要依靠matplotlib做绘图,其他库包为辅助,包括数据处理的,地理信息处理的等等。
. L+ T6 r, r' n/ V绘图主要有六步(“六部曲”)(不是绝对的方法,视具体情况使用): 引入库包:import matplotlib.pyplot as plt 设定画布:fig=plt.figure() 导入数据:之前已有介绍导入nc文件格式数据(【气候软件】Python读取气象数据 NetCDF文件(***.nc))和导入txt文本格式数据(【气候软件】Python2:读取TXT文本格式的数据)。 线图命令:plt.plot(x,y,lw=,ls=,c=,alpha=) 出图:plt.show() 存图:fig.savefig("···") 2 {# t1 T7 B6 Z" b
只要按照以上六步,基本绘图没有问题!!! ; A: I# H* q: j+ J
绘制面积图和填色图
(有的时候需要画这种交差的填充图,能直观地表达差值的变化和含义。)
下面直接上代码(关于代码的解释已在注释中详细说明,应该能理解): - ( Y; P: [0 q; y. O
% {" J1 v% i' L# Y0 k8 l! e- , c, j, K* G9 }+ c# b. K7 J
- ) e# P) W& r% w ~! t
- ]7 k0 @! B4 s( e5 |, n' n- 3 c: x2 U6 ]6 k' v: u
- ; G) s. r9 ?" u( }2 J6 x
& j, L; q7 y! Y1 z& e4 X
/ ~& ~) z0 i# v/ N* ~: P0 k- 4 i" k9 x7 Q- W1 p
; U% _9 a9 \; Z/ x* t2 v- I& D
" c% t; i& G1 \5 ^ z; j/ n
! @7 H% j2 i% s' e0 ]. c( S0 c
. y% A- x3 k6 A- U9 |
) f+ Z0 j2 b9 o; ^# I
& R8 `2 V& s2 u6 t
0 w! b, N: k7 w) C
# Q2 p- [9 ^, V R& d7 G3 |7 w7 ?
+ X% M* b* l; c( H
& S; Q' {# t" \" ]& K
9 a" F9 }, V5 ~) f- X
$ w2 e& D( K* M4 {
9 A5 z; H" }9 C: D& Q6 T- ) s! d$ ?( a5 j; q( @' z( D
- " H! O! ^; ^ c" I- }& ]8 {
8 [3 d2 A9 h' M- - R2 V4 ]' d1 H9 O( q% K
3 C' Y1 Q$ y1 z! D) A M
! p5 z/ q& t7 h2 J l3 l8 J+ Q% Y
% q$ S, T4 o2 b2 B# h' U- , i2 Z9 w: [2 }8 a
3 X5 C) l, O5 f9 X5 A1 ~* `- ' n3 K$ i) B; f
- ; R x6 Z4 l9 G$ F
- " z4 A* f+ ?" c( n- u' P Z, ^/ f* s& Q
8 P: d# q1 w4 q7 H
. s( z3 U( ^& E8 W+ p- L
0 x6 E5 N% K6 ]. S7 l r i5 f- % P3 }7 F$ s! T, P& x
# k: H+ s' X7 C
7 `0 ^% y( Q& C+ Y O
) I0 ?/ [ z8 }# X- 8 ~% h0 ~( W. t. [
" V+ D' `3 p2 G$ O7 e c! O
$ }* u& P% J3 ~5 |% {% K# E& D
#引库importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportpandas aspd#中文及负号处理plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#画布fig = plt.figure(figsize=(15,6), dpi=200)ax1, ax2 = fig.subplots(1, 2)#数据x = np.arange(0.0, 2, 0.01)y1 = np.sin(2*np.pi*x)y2 = 1.2*np.sin(4*np.pi*x)#绘图#子区域1绘制限定区域填充图labels = ["Fibonacci ", "Evens"] ax1.plot(x, y1, ls='-', lw='2', c='k', label='$y1$')ax1.plot(x, y2, ls='--', lw='2', c='r', label='$y2$')ax1.legend(loc='upper right', fontsize=10) #图例位置#ax1.set_xticks([]) #取消横轴刻度#ax1.set_yticks([]) #取消纵轴刻度ax1.set_title('fill between where') #图标题ax1.set_xlabel('x') #横坐标标题ax1.set_ylabel('y') #纵坐标标题#填充图还支持限定条件下的区域填充ax1.fill_between(x,y1=y1,y2=y2, where=(y1>=y2), color='skyblue') #对y1>=y2的区域填色ax1.fill_between(x,y1=y1,y2=y2, where=(y2>=y1), color='yellow') #对y2>=y1的区域填色#添加标注。xy:标注箭头想要指示的点,xytext:描述信息的坐标ax1.annotate('y1>y2', xy=(0.3, 0), xytext=(0, -0.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01))ax1.annotate('y2>y1', xy=(1.7, 0), xytext=(1.8, 0.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01))#子区域2绘制堆积面积图ax2.stackplot(x, y1, labels=labels, color='yellow') #堆积面积图ax2.set_title('area picture') #图标题ax2.set_xlabel('x') #横坐标标题ax2.set_ylabel('y') #纵坐标标题#出图plt.show() * T0 ]5 r) E4 g3 s6 Z; U
|