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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("···")
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只要按照以上六步，基本绘图没有问题！！！ & e# x* }8 w7 X/ @$ H* @$ p
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。
7 h4 ^6 s8 i1 n2 a（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。）
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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()+ G: S* C, r0 ], r2 Q" Y
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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。） 2 e" ?& O2 V/ [0 p3 R
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##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()
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