' v3 E* R1 c& T1 ?1 ~$ q \) \
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("···") ( p( D" A! z7 _9 v/ ~2 _
只要按照以上六步,基本绘图没有问题!!! # h# s7 I, {' e9 B. d* H( Z, u
绘制中国区域地图 前面python9的文章(Python9:绘制中国/世界地图)关于中国区域地图的绘制方法除例3,主要使用的是pyecharts自带的地图,其中中国区域的地图有问题,所以不采用这种方法。下面根据其他博主大佬的文章(python绘图 | 中国地图最正确的使用方式(九段线&南海子图&高分辨率地形图一个都不少))进行适当改进,并采用权威的国家标准地图比对无误的地图文件绘制中国区域地图。以一个具体实例完成: (1)正确的中国国界线,省界线,九段线的绘制; (2)全球地形图的添加; (3)中国标准地图文件的添加。
提前需要下载准备好一些必要文件: (1)正确的中国行政区划矢量文件; (2)全球地形图文件(从大佬提供的方式中获取的全球50m分辨率的tif图); 以上的文件可后台发送“中国全球地图文件”获取。 3 {& T; M/ }5 R" w- ~. s
(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。)
9 d7 c, c9 V- z, O. k9 c6 h* l- 2 Y' ?5 S5 T9 T1 _ q
- / G' M+ ?8 }* I g
- 3 w$ {2 k8 ?4 b6 ^
9 C3 s+ C6 C1 i+ {1 |) \) g! ]- : M4 o# ]# R* v8 u# q
0 d, t9 N. U2 I$ J, O
+ Q, g2 T1 q8 R9 ~6 F: {
5 |5 X( Q* ~9 ]# C4 ?9 e" T6 C" C1 p- 6 m3 n7 c: J) `
- ; I5 G$ ]& Q8 A; i* h
- 5 `! |' v. B3 e; W# V* i6 E
- * P' s3 h6 X) V+ l$ @8 _! J+ n
- " K" b, ?, ~! i( j* r( K
' l y) N" h6 o, g: e9 @; Y- & X3 J7 C1 `: K* _7 {' b0 c) G! F
- 1 S4 o: j) |& d1 J
- 9 R4 ]% s0 s! y
/ l- P0 c2 S5 M8 [6 s$ I( e
/ t) F' I4 }7 H0 ]
4 T8 J1 p8 o! Y8 e6 l% Y9 I
9 D$ {7 b/ l0 k6 `3 ~
/ R! N# s! C8 c: g- + C' X1 b) A/ W7 Q: g
- 7 @. s/ j, |8 C0 L. _
- & s" c6 G& E: ~- u& X6 p- j
- ( B. i" Y" J' [9 c3 G- `/ e
- ]3 C% P- l- ^6 |, ?- # m# @9 `9 p% r4 q# \
% B/ Z7 j, W4 p
) L+ K5 ?! o9 c* L$ ?$ K; F- ) ]7 v( _: M4 Z# N* o* J, ~' w
- # N9 \+ e) j" E- w5 N$ V
4 t8 X2 i- d, e7 [+ M) H* H6 m" d8 C
$ D7 l0 l3 Q. g; C4 r
importnumpy asnpimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeat ##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fromcartopy.io.shapereader importReaderimportmatplotlib.pyplot aspltimportmatplotlib.ticker asmtickerimportwarningsfrommatplotlib.image importimreaddefcreate_map():extent = [70, 140, 0, 60]shp_path = r'./cn_shp\Province_9/'#可后台回复索取(这里很容易出现问题)# --创建画图空间proj = ccrs.PlateCarree() # 创建坐标系fig = plt.figure(figsize=(6, 8), dpi=350) # 创建页面ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) # 创建子图# --设置地图属性reader = Reader(shp_path + 'Province_9.shp')provinces = cfeat.ShapelyFeature(reader.geometries(), proj, edgecolor='green', facecolor='none')ax.add_feature(provinces, linewidth=0.6)ax.set_extent(extent, crs=proj)ax.set_title('China map', fontsize=5)# --增加高分辨率地形图(需自行下载) #可后台回复索取ax.imshow(imread('./NE1_50M_SR_W.tif'), origin='upper', transform=proj, extent=[-180, 180, -90, 90])returnaxif__name__ == '__main__':warnings.filterwarnings('ignore')ax = create_map()plt.show()4 p9 Z, K- v$ b# T+ y
8 m# E9 ]& L! k; Y2 `7 q
上篇文章(Python9:绘制中国/世界地图)的例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。) : G$ G5 m9 s6 Z3 i/ d' ~- p
+ e( }3 f: @! C m) n0 g- 5 J# A, X3 |& x( `8 G+ L& r" G
- 7 @9 \! p. K' z+ _! p
- . w9 R% a' S% X: q& d4 U: n% D( @
5 Y$ I5 Z/ n6 J) ^1 T
4 |( f( @1 ?) V& M3 l, J
$ y' ?9 E8 [% q0 K% Q; g8 z- \+ O5 K D/ p: s* c, q, a, _
9 G( f" v$ w8 y% I- - o% ^, j9 u! }
, d( M$ T1 Z. s, |9 x9 I% v. {
0 ~6 J) l4 @4 D9 ^6 N. `. ~4 k2 v- + q7 p# u/ m9 W3 d! s* s
- 3 R8 f$ i0 m* m$ ]# O
- 3 R) U# j3 `1 }' M. C
- $ x r$ ^: ?* K* F2 O
" W0 z3 J! Z8 l* @6 \5 ^, D- 7 F7 L$ f4 S4 ]8 g$ e- _ A
2 N( ~; P+ p: T3 \9 t
' B; k+ L0 e- [' |
- h" i5 H6 F3 ?8 I- + \5 O4 p& q+ Z8 |4 f* c" G5 ]0 F6 }3 @
- 4 w* V4 ~, r) F% F+ w; t
- e0 F/ f9 [0 b3 Z' q3 s) m; I
- 1 o! [& s5 k. e* E: k
f1 P3 d- ^/ `- / y2 `# f& ]& Q* O/ F" y: Q" q& u
- 2 `5 |$ g1 T8 ~- T; j9 k, v
- l- n. H* w3 |5 e; G
! Y/ ^% n) m% p: t l
+ G; b8 |8 W. B- Q+ \2 s
]3 @+ N7 s& m- + W& M9 ~! U" v; Y5 G: q& n0 o8 F; Q
- ) H) f4 i& g) T. _# X: g7 I$ u
8 `# l' w3 i/ D# O5 Z0 Z
+ {/ ^2 I. u" {6 N6 P0 O( g- 5 o) Z1 A, B ~9 b6 _& f
' j. B0 }$ g" ?6 B- " T T2 J0 R! I
- 9 b- c& n$ J. l/ Q
- # ?. T' D9 F# [9 N( Q
- 7 _4 ~8 i8 O) \- o- z
5 [0 f9 [2 a. l, G- 7 Y# a5 j) o6 A
- 8 D. k, |- I4 T5 R/ j5 M# Z3 e# M3 o, n
- 4 e/ h, q ]# A- E5 a8 A6 b. v; K; b
; w- o7 q: O0 o3 u# r
, o+ ^! d) D& z# d% R# Y0 u- 2 `7 y3 d* n# |# e6 c. t6 m
2 O1 B1 \$ }' l* c) x8 ^! D
8 W5 R5 L- y* P9 G. l% ?7 H8 m" I0 a% B% G" J
##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()
0 S3 K: I( K3 k9 z" P0 m- M - }4 i3 o- w& q0 a
# `3 w7 F0 ]0 E9 R: M9 [颜色表:
5 v6 V1 ?' [6 f$ k9 h
; V8 w9 ?$ f' p; ^5 t- g' b |