【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("···")

  
  + E/ M' g: R. _# L9 c9 E% c; k. f6 t

只要按照以上六步，基本绘图没有问题！！！

* l, E' B2 H+ ^) V1 x" D" ?/ U

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 `* Q( i* ^0 g8 h2 a
• 
  " M, }# v1 r5 L. Q( E4 N
• 
  
• 
  
• 
  3 I) x% x1 i4 f0 {7 f' r% y
• 
  
• 
  
• 
  8 n3 D8 z+ ?' q9 F% v' G
• 
  
• 
  & u/ v6 }* X3 ]$ Y- }
• 
  
• 
  
• 
  . x8 S- n- ~' F, E" ~9 p/ W
• 
  
• 
  
• 
  ' U, w$ m$ W! P+ \; y" x
• 
    Q/ i# W; R/ o% e0 z* E/ V8 ^
• 
  6 M& m7 N. Z8 ^% P9 s
• 
  + o! ?' _+ M* ]( \, Q- t
• 
  
• 
  ) K' y* R3 Z( M3 F% i5 W
• 
  , t( F# b8 f# O
• 
  9 Y7 s% @! w5 F5 J( C6 V- f
• 
  8 F4 L) ^* s0 x6 F1 |4 F; W
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  % x; Z8 K* j; q! g+ j+ q$ h2 N7 x5 T& ]
• 
  $ f' {' n) g! l# g
• 
  : {& f  |+ n. i1 z
• 
  
• 
  / v: u& M1 o" o$ w
• 
  
• 
  
• 
  & c$ y' d' y9 j$ e
• 
  
• 
    F: j$ n& s* C' W0 d
• 
  ; W0 Z, X0 E4 ^: Y" B3 u/ [
• 
  
• 
  5 p; h0 f' }8 Y9 U8 ^( @4 N
• 
  2 }9 j& I& ?4 a
• 
  : O- s$ }# P2 [! U" v! r
  / @3 _" b* x6 `7 ?

#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()

/ X5 D) S& x& M5 b