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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("···") # f1 A* G. I( U! h/ K1 @
只要按照以上六步，基本绘图没有问题！！！ 绘制中国区域地图 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） 例1：绘制中国区域基本地图轮廓，包含省界 （如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）
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#绘制中国区域基本地图轮廓，包含省界#引库frompyecharts.charts importGeofrompyecharts.render importmake_snapshotfromsnapshot_phantomjs importsnapshot #下载库包snapshot-phantomjs（中间不是下划线，是短横线）# ->Geo 是函数注解，表示该函数返回值为Geo对象defgeo_effectscatter()-> Geo:# 以下为链式调用方法声明对象c = (Geo()# 添加底部地图.add_schema(maptype="china"))returnc# 生成对象c = geo_effectscatter()# 渲染地图c.render()# 生成图片make_snapshot(snapshot, c.render(), "map0.png")
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, M" l: G z- M3 V例2：绘制中国区域基本地图轮廓，并标记各省会城市名 （如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）
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#绘制中国地图，并标记各省会城市名#引库frompyecharts importoptions asoptsfrompyecharts.charts importMapfrompyecharts.faker importFakerfrompyecharts.render importmake_snapshotfromsnapshot_phantomjs importsnapshotc = (Map().add("中国基本地图", [list(z) forz inzip(Faker.provinces, Faker.values())], "china").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-中国地图")).render("map_china.html"))# 生成图片make_snapshot(snapshot, c, "map.png")( `7 J9 L* G9 W# s3 Q y7 S! _+ N, R( j
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1 U9 V: V D( ~+ {例3：绘制中国区域地图，包含海岸线 （如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）
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##绘制有海岸线的中国地图#引库importpandas aspdimportnumpy asnpimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeaturefromcartopy.mpl.gridliner importLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTERimportcartopy.mpl.ticker asctickerimportcartopy.io.shapereader asshpreaderimportmatplotlib.pyplot asplt#数据data = pd.read_csv("meteo.txt", skiprows=1, sep='\s+', header=None, names=['station','lon','lat','tem', 'pre', 'sun']) print(data)#建立画布fig2 = plt.figure(figsize = (15,15))proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude = 115) #设置一个圆柱投影坐标，中心经度115°Eleftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (70,140,15,55)#建立子区域#ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])f2_ax1 = fig2.add_axes([0.2, 0.2, 0.6, 0.6], projection = proj)#在画布的绝对坐标建立子图f2_ax1.set_extent([leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat], crs=ccrs.PlateCarree())#海岸线，50m精度f2_ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))#以下6条语句是定义地理坐标标签格式f2_ax1.set_xticks(np.arange(leftlon,rightlon+10,10), crs=ccrs.PlateCarree())f2_ax1.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat+10,10), crs=ccrs.PlateCarree())lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter()lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter()f2_ax1.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)f2_ax1.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)f2_ax1.set_title('Chinamap_coastline', loc='center', fontsize =15) #图标题名#读取shp文件china = shpreader.Reader('cn_province.shp').geometries()#绘制中国国界省界九段线等等f2_ax1.add_geometries(china, ccrs.PlateCarree(),facecolor='none', edgecolor='black',zorder = 1)#添加南海，实际上就是新建一个子图覆盖在之前子图的右下角f2_ax2 = fig2.add_axes([0.8-0.6/7+0.01, 0.25, 0.08, 0.13], projection = proj)f2_ax2.set_extent([105, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())f2_ax2.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))china = shpreader.Reader('cn_province.shp').geometries()f2_ax2.add_geometries(china, ccrs.PlateCarree(),facecolor='none', edgecolor='black',zorder = 1)#出图plt.show()
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例4：绘制世界区域地图，包含海岸线（中心经线一般为本初子午线） （如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）
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#例1：绘制粗糙的全球世界图#引库importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeature #添加地图其他地理信息所用fromcartopy.mpl.gridliner importLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER ##添加经纬度所用importmatplotlib.ticker asmticker ##添加经纬度所用#中文及负号处理 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题#画布fig = plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=200)#子图proj = ccrs.PlateCarree() #默认制图时，中心经线一般为本初子午线ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) #一行一列子区域#默认海岸线ax.coastlines()#添加其他地理信息特征ax.add_feature(cfeature.LAND, color='limegreen') ####添加陆地######ax.add_feature(cfeature.COASTLINE,lw=0.1) #####添加海岸线#########ax.add_feature(cfeature.RIVERS,lw=0.25) #####添加河流######ax.add_feature(cfeature.LAKES) ######添加湖泊#####ax.add_feature(cfeature.OCEAN, color='skyblue') ######添加海洋########ax.set_title('worldmap', loc='center', fontsize =15) #图标题名extent=[-180,180,-90,90]##经纬度范围gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True, linewidth=0.2, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')gl.xlabels_top = False##关闭上侧坐标显示gl.ylabels_right = False##关闭右侧坐标显示gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER ##坐标刻度转换为经纬度样式gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1], 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3], 30))#更改刻度字体大小gl.xlabel_style={'size':3.5}gl.ylabel_style={'size':3.5}gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1]+10, 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3]+10, 30))
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( Q# a# \: ~; S7 c# g6 ]例5：绘制世界区域地图，包含海岸线（中国移动至地图中心） （如果没有下载相应库包，请先在anaconda或cmd命令行去下载！！！代码的详细说明已备注在注释中，不再额外赘述。）
与例4不同的是只需要改动： proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=130) 8 U [1 \' z" {
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importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportcartopy.crs asccrsimportcartopy.feature ascfeature #添加地图其他地理信息所用fromcartopy.mpl.gridliner importLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER ##添加经纬度所用importmatplotlib.ticker asmticker ##添加经纬度所用#中文及负号处理 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题#画布fig = plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=200)#子图proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=130) #中心经线为中国ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) #一行一列子区域#默认海岸线ax.coastlines()#添加其他地理信息特征ax.add_feature(cfeature.LAND, color='limegreen') ####添加陆地######ax.add_feature(cfeature.COASTLINE,lw=0.1) #####添加海岸线#########ax.add_feature(cfeature.RIVERS,lw=0.25) #####添加河流######ax.add_feature(cfeature.LAKES) ######添加湖泊#####ax.add_feature(cfeature.OCEAN, color='skyblue') ######添加海洋########ax.set_title('worldmap', loc='center', fontsize =15) #图标题名extent=[-180,180,-90,90]##经纬度范围gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True, linewidth=0.2, color='k', alpha=0.5, linestyle='--')gl.xlabels_top = False##关闭上侧坐标显示gl.ylabels_right = False##关闭右侧坐标显示gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER ##坐标刻度转换为经纬度样式gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1], 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3], 30))#更改刻度字体大小gl.xlabel_style={'size':3.5}gl.ylabel_style={'size':3.5}gl.xlocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[0], extent[1]+10, 30))gl.ylocator = mticker.FixedLocator(np.arange(extent[2], extent[3]+10, 30))
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