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

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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("···")


    3 o$ D1 h* R  v+ S' o8 Z9 o

只要按照以上六步,基本绘图没有问题!!!


* J" G' U/ G9 Z) F3 i3 q' S) ?4 r+ h

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。


4 G7 A; Z# \- M" k- _

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:

  • + ?( r$ X. `8 V4 \, o# k

    5 U3 h( Q  v! q% M4 o

conda install Cartopy
. \& d, Y9 ~  A+ H" g" g0 c; @2 V

# x5 r8 [6 T& }8 q

) w# A& H5 v) `* R: X6 H
2 F. [7 m7 {5 u/ p; Q

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


  • 9 o: F6 g- L, E
  • * E6 H# E0 P$ A/ Z5 J, _

  • 4 m& ~5 @; a8 J- _1 W

  • # N' P5 s' H' U1 }% M1 P& F2 M
  • 2 N3 c+ {+ R# `9 ?+ }0 O
  • 9 R  o4 {/ ~6 e2 b' U, u
  • " K5 _4 Q  r% s5 F* C/ K/ O$ c- T: [

  • 3 P+ p7 F. O& k* I/ _: W. P0 \

  • ! A5 f1 ?( h9 S+ _" `( l
  • " s8 E0 [) |( d
  • / }3 W. u4 C1 N( F8 e
  • $ {. T4 M6 C6 u5 Z3 K. _

  • * c* a+ @+ d# ?; q1 `$ {

  •   P) [1 ?$ \  Z: g) h2 g* [8 b
  • & @8 w8 s! u4 b; n; i& d
  • 9 H. R' e$ R( P+ z/ u: o: f

  • - u" x& P! b4 i4 E( {
  • ( I2 o# E" e  }
  • 9 U- v4 M3 e; L& k: r
  • ) ^8 J- m7 E& f, i! O6 [( H
  • 2 Y: ]8 c' t+ i6 O6 H" S' D0 G

  • ! Z' d2 [/ G4 o, n( A6 V
  • 1 G( X2 N' t( s. s5 w  s" ?

  • 0 r. ]! T4 ^! I6 f

  • 4 @. A; R  c7 @/ ]! Z- {8 v
  • : v! O! r. u2 S) Y/ w

  • 2 P* h' P2 a  F! u7 J& d
  • 2 D+ ?3 x1 n8 N. N  m

    / ~! P6 I4 @+ n0 j! p! Y

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()
  ^/ l: h9 Q3 B

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有风
活跃在2022-10-29
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