【气候软件】Python8：绘制面积图和填充图

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("···")

  
  ' S: s& j4 W, u: D  X, S$ ^4 U9 ?

只要按照以上六步，基本绘图没有问题！！！

$ q( i! w. z( m- |" ?9 y6 d

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）：

• 
  . U$ x( l9 p  I
• 
  6 c. g8 i: M$ s
• 
    e1 @4 j; e6 s
• 
  : l/ `  w( t7 `' y1 E
• 
  / Y4 G( k# b7 n9 C; n6 D: d$ e
• 
  
• 
  
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  6 t1 [0 w" z8 G6 a; ~. y
• 
  
• 
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• 
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• 
  ( P/ I7 }- k0 c% Z/ e1 I$ l
• 
  
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• 
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• 
  
• 
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• 
  
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• 
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• 
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• 
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• 
  
• 
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• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  & f1 ~4 [1 J6 K9 \1 O
• 
  
• 
  ) m! I. V: C% L9 P9 T, `8 b1 e
• 
  
• 
  0 o. ?' g5 N% Z' l# _) F
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
  

#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()