【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("···")

  
  0 ]1 @- @# o! F  Z! z; }

只要按照以上六步，基本绘图没有问题！！！

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）：

• 
  
• 
  7 g: V+ y3 @! k
• 
  7 p! G* i# n/ b/ }! s
• 
  ; |1 P. u" R! I3 S( ^6 p3 L2 w
• 
  
• 
  ' B+ ?. f8 U' Z5 }  M4 O/ e4 j  J" J
• 
  
• 
  + @9 ~& h. b; X- W. h5 ?+ ?: ^8 q% i
• 
  
• 
  4 v" |9 G# O/ i' b: r/ r# `5 l
• 
  5 P. u' t* Z0 o; [" t7 i. \
• 
  
• 
  
• 
  4 i5 V8 T0 B! i5 s& H' y6 }
• 
  0 O& z5 N8 y  g" y! _8 P
• 
  ' B" h& Z2 u' M4 ~7 o
• 
  4 I. @" F( Z3 f8 X" k
• 
  
• 
  
• 
  0 n& O' s+ A& d+ y: x) `& e4 E  I1 Z
• 
  : B; l8 N3 r7 j0 S$ i& w/ W
• 
  # y$ Z  W5 _( T. Y* _: `9 Q$ Z
• 
  7 G) V5 c: A# K0 A
• 
  
• 
  
• 
  6 ~& A! `5 B( L: k- Z. o
• 
  
• 
    D( T& z7 l  v
• 
  + K! f$ D, x3 U. ?0 H
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  + Q; l# |6 L3 L. A" w
• 
  + l7 V6 K5 w; r+ i  A; M# F# s7 F3 \
• 
  
• 
  
• 
    X2 x9 L9 b. W" F4 C, U
• 
  " ]4 R& W2 L) p9 Y
• 
  ) w- W8 j: E8 Y9 d7 c( V
• 
  
• 
  8 \$ ~- |3 ?$ ^6 f
• 
  
• 
  
• 
  
  - a% D4 `( k% ^3 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()

8 J8 ^/ @& y' S" w+ t8 k8 {. T: z