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。 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("···") 9 |8 c# ]6 G1 M1 Z* N
只要按照以上六步,基本绘图没有问题!!! 绘制中国区域地图 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) 例1:绘制中国区域基本地图轮廓,包含省界 (如果没有下载相应库包,请先在anaconda或cmd命令行去下载!!!代码的详细说明已备注在注释中,不再额外赘述。)
1 ^5 E3 ~( y! B, c7 L3 a& r6 S9 e
, F: m% i0 o/ D+ S. E: c5 I- 4 u/ O: Y+ I4 ]; f
- : S' x. J' `" i; S! w; p9 a# F
+ s$ D# Y; y. ~* c! F: @" D* L3 Z
9 ~% `; J A- Q% _+ Q- 2 p) r% {* r H R0 u
- . L! b6 _3 Q: N/ G
- : |5 ]3 p) l, x" ?
& O# _: `9 {, w' r* n3 _ z/ J
; m! g7 p- X# S; U9 C7 Y
( l$ K* i. l9 u( j1 i
( o% K; V( T& A, x" b5 X' ?
8 E$ P% F$ h* c
, p2 s+ T+ H& f! [9 P8 B' u0 g- # |* a# f' }1 W% F% t9 J
- ; N9 Y( I4 d5 ~( u. [" K- s
- - S8 d, K" F7 `6 ]7 x
/ b& W# ]% D' X4 U; `. N
2 X, G( g' G& \5 b# f. R3 e2 o
& g! \ }& c8 e
0 ]8 `8 y3 |8 T$ \$ q P( u; | a
& f/ ^8 N! V9 ~- j7 {; \1 E- $ B( |( M) i- t- v. j
8 P9 `" E* U% f% m# ?0 | ?0 m3 o3 P6 w) r/ x
#绘制中国区域基本地图轮廓,包含省界#引库frompyecharts.charts importGeofrompyecharts.render importmake_snapshotfromsnapshot_phantomjs importsnapshot #下载库包snapshot-phantomjs(中间不是下划线,是短横线)# ->Geo 是函数注解,表示该函数返回值为Geo对象defgeo_effectscatter()-> Geo:# 以下为链式调用方法声明对象c = (Geo()# 添加底部地图.add_schema(maptype="china"))returnc# 生成对象c = geo_effectscatter()# 渲染地图c.render()# 生成图片make_snapshot(snapshot, c.render(), "map0.png")! M5 F& m5 V, s0 Y: V
3 u% s6 u0 ?4 ~9 C" A
" J3 `$ E# e+ K. e% T) G! Z$ `
例2:绘制中国区域基本地图轮廓,并标记各省会城市名 (如果没有下载相应库包,请先在anaconda或cmd命令行去下载!!!代码的详细说明已备注在注释中,不再额外赘述。)
- @: z K5 V: W& ~. `( l7 V2 C. k
$ Y0 B4 v0 X$ H) w
- ~, L; F5 o. z( W1 q- 3 w' S0 U8 ~) Z4 ^" D) k# M
- 9 F9 Q4 t$ @ z) V
- / J% E* ]/ x& q- }+ M. C( u9 _. N
7 F9 Z/ i$ ]8 ~9 ~ k- 8 q6 B! E S: U
- ! W: E" x8 J. L B8 ^+ k
0 G) I6 q& w- }5 Q c A- , |- [$ f- ^! i& e1 W2 y9 X( ^
- 8 Z3 w$ s: a2 l& G7 j" G: Y
- 2 p1 Z& M/ @# A: l3 [
- 2 D9 |. }+ J" d3 d) K* I1 }. w' B
- 5 b( ]0 H2 r7 d& b
' i( [4 _7 I4 B
9 ]9 D j$ v8 a c# o7 Q2 x- L6 i, n0 \& }& ?6 I
& e5 Z- i* a7 @ s- \+ r: S7 b8 \/ l- N3 m3 D
#绘制中国地图,并标记各省会城市名#引库frompyecharts importoptions asoptsfrompyecharts.charts importMapfrompyecharts.faker importFakerfrompyecharts.render importmake_snapshotfromsnapshot_phantomjs importsnapshotc = (Map().add("中国基本地图", [list(z) forz inzip(Faker.provinces, Faker.values())], "china").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-中国地图")).render("map_china.html"))# 生成图片make_snapshot(snapshot, c, "map.png")
! a5 H% q. A! B3 M( L: V6 e2 Z
, i7 O2 T# t1 o7 f) D/ i G
+ k" z7 m; r' s) e7 x" }6 I例3:绘制中国区域地图,包含海岸线 (如果没有下载相应库包,请先在anaconda或cmd命令行去下载!!!代码的详细说明已备注在注释中,不再额外赘述。)
% H/ d" Q, e0 P' J2 `
##绘制有海岸线的中国地图#引库importpandas aspdimportnumpy asnpimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeaturefromcartopy.mpl.gridliner importLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTERimportcartopy.mpl.ticker asctickerimportcartopy.io.shapereader asshpreaderimportmatplotlib.pyplot asplt#数据data = pd.read_csv("meteo.txt", skiprows=1, sep='\s+', header=None, names=['station','lon','lat','tem', 'pre', 'sun']) print(data)#建立画布fig2 = plt.figure(figsize = (15,15))proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude = 115) #设置一个圆柱投影坐标,中心经度115°Eleftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (70,140,15,55)#建立子区域#ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])f2_ax1 = fig2.add_axes([0.2, 0.2, 0.6, 0.6], projection = proj)#在画布的绝对坐标建立子图f2_ax1.set_extent([leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat], crs=ccrs.PlateCarree())#海岸线,50m精度f2_ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))#以下6条语句是定义地理坐标标签格式f2_ax1.set_xticks(np.arange(leftlon,rightlon+10,10), crs=ccrs.PlateCarree())f2_ax1.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat+10,10), crs=ccrs.PlateCarree())lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter()lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter()f2_ax1.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)f2_ax1.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)f2_ax1.set_title('Chinamap_coastline', loc='center', fontsize =15) #图标题名#读取shp文件china = shpreader.Reader('cn_province.shp').geometries()#绘制中国国界省界九段线等等f2_ax1.add_geometries(china, ccrs.PlateCarree(),facecolor='none', edgecolor='black',zorder = 1)#添加南海,实际上就是新建一个子图覆盖在之前子图的右下角f2_ax2 = fig2.add_axes([0.8-0.6/7+0.01, 0.25, 0.08, 0.13], projection = proj)f2_ax2.set_extent([105, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())f2_ax2.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))china = shpreader.Reader('cn_province.shp').geometries()f2_ax2.add_geometries(china, ccrs.PlateCarree(),facecolor='none', edgecolor='black',zorder = 1)#出图plt.show()
: ~$ Z% F( [: I' c5 a# f, \
2 h+ L: i' h: K; Y9 l$ a6 C! [% D9 n l. ^3 ^7 @( X" c( ~
例4:绘制世界区域地图,包含海岸线(中心经线一般为本初子午线) (如果没有下载相应库包,请先在anaconda或cmd命令行去下载!!!代码的详细说明已备注在注释中,不再额外赘述。)
8 y+ v& s p" a
- + i3 ^" H5 d' m5 k
/ d" C* G; E6 b9 ^
+ \$ H7 `) g1 w+ D# j3 V! h0 c
' m" r/ G' ?. k; d
- P, v! S, M$ _) p8 B; O3 L0 N- 0 p; n% n1 M1 Z, s$ \7 L; ?
- ! j& [! L* N: y% W) U1 {" A
" b# R8 u r& S& t( _
( G& M+ E: R2 C( X) L4 e
+ \" Q) J5 V1 L" W- ' [( ^2 \ j, C+ |0 X/ ^) v; a' g; E
- . \8 Z) }% b( f3 M+ Q
3 q* f7 R+ Z- V0 S
1 M! T" C5 w5 ^* `* z3 v- ! Y- W4 x* E. y2 l7 e) {% ^& {; Z
- % r) W* a) ]( ^# R" Q5 }
( N2 A( y. n: E" Q$ j" g- ; ]/ a `. I1 O, `% d
6 N- `7 r R5 x3 \" W- % e/ x4 T" ~ e# p) P
# j% E/ E( O) }+ B9 J- * d* x3 z+ @+ d" _1 n9 S
0 I( g# @5 H. ^8 E: z- , o: A, L5 K8 V# n( t! T* \- U' `
- m( I( U. a% ^- i% ^% Y( Z+ z. c, e2 X( n- y
- ! I# S, }$ S. q3 k" I- W$ _
- 9 W( m5 J: ]/ o5 l
- " |6 H0 ~9 R3 o. s2 E
- 7 l4 Q+ {0 I5 H" O3 ?
- 3 c! v$ \! [& W1 z; [
$ }6 P m) T4 e Y) t" C- 6 g. d7 w; p8 I5 z
- 6 o1 H( M5 r% R
( `6 F" B+ c. K+ d
! ?, c% X, l; _% Y0 b- q0 Q- 4 G3 ~; g9 D5 p8 h6 y; Q
5 j& b& _! A" Q9 r' G& m- ?: D" n3 C
# {/ p) H. p5 b; ]5 h& k4 K
" Z' {( w+ G2 B, q \. \
6 [% ~# \: ^9 [7 }8 O1 m: E2 ?& a3 w3 \
* r- O! ]/ D3 f# s" M
#例1:绘制粗糙的全球世界图#引库importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeature #添加地图其他地理信息所用fromcartopy.mpl.gridliner importLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER ##添加经纬度所用importmatplotlib.ticker asmticker ##添加经纬度所用#中文及负号处理 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题#画布fig = plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=200)#子图proj = ccrs.PlateCarree() #默认制图时,中心经线一般为本初子午线ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) #一行一列子区域#默认海岸线ax.coastlines()#添加其他地理信息特征ax.add_feature(cfeature.LAND, color='limegreen') ####添加陆地######ax.add_feature(cfeature.COASTLINE,lw=0.1) #####添加海岸线#########ax.add_feature(cfeature.RIVERS,lw=0.25) #####添加河流######ax.add_feature(cfeature.LAKES) ######添加湖泊#####ax.add_feature(cfeature.OCEAN, color='skyblue') ######添加海洋########ax.set_title('worldmap', loc='center', fontsize =15) #图标题名extent=[-180,180,-90,90]##经纬度范围gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True, linewidth=0.2, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')gl.xlabels_top = False##关闭上侧坐标显示gl.ylabels_right = False##关闭右侧坐标显示gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER ##坐标刻度转换为经纬度样式gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1], 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3], 30))#更改刻度字体大小gl.xlabel_style={'size':3.5}gl.ylabel_style={'size':3.5}gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1]+10, 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3]+10, 30))
8 S0 f. c" F0 e/ t# y# a0 L . O, @* i+ m: Z* ]: C* ?" J
例5:绘制世界区域地图,包含海岸线(中国移动至地图中心) (如果没有下载相应库包,请先在anaconda或cmd命令行去下载!!!代码的详细说明已备注在注释中,不再额外赘述。)
与例4不同的是只需要改动: proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=130) 6 d$ r8 J I0 u& q
8 r5 ^- u! |# F: x! {( u$ ^! l0 b- & q% h7 E1 @! q) J' T
- * v9 A" ?1 \8 k; i6 e# G- m
- . V1 j3 H5 h& R, M1 k
8 ~, i4 O! q: j1 s
t% }3 m5 Y( Y- L, u! ]% R- 1 [1 S. Y/ {0 t6 r. Z) G3 \+ a
! A1 V: W! Q2 j' ?! P! U- J
/ ~' ?9 Q+ C6 M2 T5 |4 G2 k
+ Y/ a8 [3 }+ C1 y9 P/ O4 k
+ h# {3 p7 S9 b% z( i, J* R- 4 I0 m& D& L, U
$ S8 i1 O9 l; P5 l E! z% _- ) ]& W5 [, O; j* f8 b& F
- ! E7 `! D/ V4 ^/ t# h. A
5 z* M n0 f( B: p
4 j; L* i" t( i$ i% z5 K
3 c/ l; u1 Q r! `7 |. i; A i ]
( K. B8 D$ \( U3 W5 z6 j/ J
; _' k- r- _5 n/ T7 D1 _- 0 g5 Y/ c7 G+ ]7 |3 b
- $ L( T# g0 _4 j% A
2 c- W# [& C) J) ?% Y0 R
2 _( }/ s, I* p+ Y: E6 F. s
{" y4 @. ^$ }: `. e+ |
1 ^4 O. ?0 {1 y1 S7 c! I, _
2 e' {3 ]! L' Q+ W3 {- 6 m) t7 v+ |# L; ~0 Q5 ?; I5 P2 ]
# m0 `. b0 q0 b: P% a( `0 s7 }$ s* h9 C
& F% z; S% K* B4 r0 L; n- 5 R* Q1 x: \1 S6 j3 J0 _& ^
- d$ {- |3 U; B; b2 N- , \7 R! d7 ^8 A& ]
7 Y& _+ B) h4 y J) k; d2 \8 o' Z- 9 V( w j7 |1 u4 Z
- 1 a/ E% O& l/ P! j3 h
- 8 r, D0 a+ Q1 ~' i7 u
" v& ~! W) f [5 w, r; n
5 X$ A, ~: O8 Q) ?) o H, f1 h% ~4 k2 U
& [; g& j- h" V4 I
importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeature #添加地图其他地理信息所用fromcartopy.mpl.gridliner importLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER ##添加经纬度所用importmatplotlib.ticker asmticker ##添加经纬度所用#中文及负号处理 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题#画布fig = plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=200)#子图proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=130) #中心经线为中国ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) #一行一列子区域#默认海岸线ax.coastlines()#添加其他地理信息特征ax.add_feature(cfeature.LAND, color='limegreen') ####添加陆地######ax.add_feature(cfeature.COASTLINE,lw=0.1) #####添加海岸线#########ax.add_feature(cfeature.RIVERS,lw=0.25) #####添加河流######ax.add_feature(cfeature.LAKES) ######添加湖泊#####ax.add_feature(cfeature.OCEAN, color='skyblue') ######添加海洋########ax.set_title('worldmap', loc='center', fontsize =15) #图标题名extent=[-180,180,-90,90]##经纬度范围gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True, linewidth=0.2, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')gl.xlabels_top = False##关闭上侧坐标显示gl.ylabels_right = False##关闭右侧坐标显示gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER ##坐标刻度转换为经纬度样式gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1], 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3], 30))#更改刻度字体大小gl.xlabel_style={'size':3.5}gl.ylabel_style={'size':3.5}gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1]+10, 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3]+10, 30))7 ~9 l y( m7 _: W/ P7 K
0 N0 a9 V" Z; D3 g2 O: K8 _0 A' A# p8 y9 T
颜色表:
" [3 h3 _- g6 n" l1 }" V! r
, K; Z2 ?; r( z! n* [ |