【气候软件】Python6：Cartopy和matplotlib包绘制气象图中图

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("···")

  
  

只要按照以上六步，基本绘图没有问题！！！

+ q0 W8 b! L' L5 w- S1 N! k
  f  _. E6 Q* G" E

Cartopy是一个Python包，用于地理空间数据处理，以便生成地图和其他地理空间数据分析。Cartopy利用了强大的PROJ.4、NumPy和Shapely库，并在Matplotlib之上构建了一个编程接口，用于创建发布质量的地图。cartopy的主要特点是面向对象的投影定义，以及在投影之间转换点、线、向量、多边形和图像的能力。

绘制简单气象地图

Cartopy公开了一个接口，可以使用matplotlib轻松创建地图。

1. 使用anaconda安装Cartopy库：

• 
  " `2 E5 \* H# O- H, J0 e2 `1 c
  7 b# Y3 [# \/ Y* y" i9 Y  e

conda install Cartopy

2. 工作在多图形(figures)和多坐标系(axes)

MATLAB和pyplot都有当前图形(figure)和当前坐标系(axes)的概念。所有的绘图命令都是应用于当前坐标系的。gca()和gcf()(get current axes/figures)分别获取当前axes和figures的对象。通常，你不用担心这些，因为他们都在幕后被保存了，下面是一个例子，创建了两个子绘图区域(subplot)：

例：绘制图中图

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• 
  & ?4 R8 G% t$ }7 S! J  z1 }
• 
  
• 
  + V  o' ^/ a) e$ d2 w8 |
• 
  
• 
  + m# }! H% F, v' V+ }
• 
  
• 
  % J$ a2 V% I$ N- l
• 
    p/ T' ^7 A8 ~7 S% |
• 
  2 b0 ~0 G7 ~7 e  o, g9 P. @
• 
  
• 
  - u9 S9 z! c2 s# w/ u3 O
• 
  
• 
  
• 
  ' k. M  ]! G6 f3 i8 U/ u
• 
  : x* [$ Q& Y: I" V
• 
  
• 
  9 e* e! i: o2 q! ]& _2 X3 X$ z$ T
• 
  
• 
  
• 
  , N8 E: M6 K7 c, ^
• 
  
• 
  5 O8 Y' A' A& A: g3 n
• 
  
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• 
  
  

importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportpandas aspd#新建figurefig = plt.figure()  #默认的画布大小#读取某地1979-2019年年平均气温数据共40年data = pd.read_csv("annual tem.txt", skiprows=1, sep='\s+', header=None, names=['year', 'sta1', 'sta2'])print(data)x = data.yeary1 = data.sta1y2 = data.sta2#新建区域ax1#figure的百分比,从figure 10%的位置开始绘制, 宽高是figure的80%left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8#获得绘制的句柄ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax1.plot(x, y1, 'r')ax1.set_title('station1 annual mean temperature')#新增区域ax2,嵌套在ax1内，看一看图中图是什么样，这就是与subplot的区别left, bottom, width, height = 0.62, 0.15, 0.25, 0.25#获得绘制的句柄ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax2.plot(x, y2, 'b')ax2.set_title('station2 annual mean temperature')plt.show()

4 y( }8 n6 A' Y/ P+ @

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