python 散点图点的大小_气象绘图加强版（二）——散点图

在Python中，特别是在数据可视化方面，Matplotlib是一个常用的库用于创建图表，包括散点图。如果你想在散点图中改变点的大小，你可以通过设置`scatter()`函数的`s`参数来控制。这个参数代表每个点的面积，单位通常是像素或平方单位。

例如，如果你有一个数据集，其中包含两个变量x和y，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设data是你的数据，包含x和y列
x = data['x_column']
y = data['y_column']

plt.scatter(x, y, s=data['size_column'], alpha=0.5)  # 'size_column'是你数据中的表示大小的值列

# 如果你想调整所有点的大小为固定值，可以传递浮点数给s，如s=50
plt.scatter(x, y, s=50)

plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('Y轴标签')
plt.title('气象散点图 - 点的大小示例')
plt.show()

在这里，`alpha`参数是用来设置点的透明度，范围从0（完全透明）到1（完全不透明）。

相关问题

经纬度绘图_Python气象绘图教程（七）——Cartopy

Cartopy 是一个专门用于地图绘制的 Python 包，支持多种地图投影方式，包括等距平面投影、矢量和栅格数据的投影转换、地图要素绘制等功能。本文将简单介绍 Cartopy 的基本用法，以绘制经纬度数据为例。

首先安装 Cartopy：

pip install cartopy

然后导入需要的模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature

其中，`ccrs` 模块定义了各种地图投影方式，`cfeature` 模块提供了一些常用的地图要素，如海岸线、国家边界等。

接下来，我们可以使用 `ccrs.PlateCarree()` 定义经纬度投影方式，然后使用 `plt.subplots()` 创建一个画布和子图，再在子图上使用 `add_feature()` 方法添加地图要素：

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection=ccrs.PlateCarree()))
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS)
ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)
ax.set_extent([70, 140, 15, 55])
plt.show()

这里我们添加了海岸线、国家边界、湖泊和河流等要素，并通过 `set_extent()` 方法指定了地图范围。

最后，我们可以使用 `scatter()` 方法在地图上绘制散点图：

import numpy as np

lons = np.random.randint(70, 140, size=100)
lats = np.random.randint(15, 55, size=100)
data = np.random.rand(100)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection=ccrs.PlateCarree()))
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS)
ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)
ax.set_extent([70, 140, 15, 55])
ax.scatter(lons, lats, c=data, transform=ccrs.PlateCarree())
plt.show()

这里生成了一组随机的经纬度数据，并使用 `scatter()` 方法在地图上绘制出来。

完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import numpy as np

lons = np.random.randint(70, 140, size=100)
lats = np.random.randint(15, 55, size=100)
data = np.random.rand(100)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection=ccrs.PlateCarree()))
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS)
ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
ax.add_feature(cfeature.RIVERS)
ax.set_extent([70, 140, 15, 55])
ax.scatter(lons, lats, c=data, transform=ccrs.PlateCarree())
plt.show()

用python气象绘图需要做些什么

要用 Python 进行气象绘图，需要了解以下几个方面：

1. 数据准备：首先需要收集和准备气象数据，包括温度、降水量、风速等气象要素的观测数据或模拟数据。

2. 绘图库选择：Python 中有许多绘图库可供选择，如 Matplotlib、Basemap、Cartopy 等，需要根据具体需求选择合适的库。

3. 绘图技巧：不同类型的气象图表有不同的绘图技巧，需要熟悉常用的气象图表类型和绘制方法。

4. 数据可视化：在绘制气象图表时，需要根据数据特点和绘图目的选择合适的数据可视化方法，如柱状图、折线图、散点图、等值线图等。

5. 布局和标注：在绘制气象图表时，需要考虑图表的布局和标注方式，包括图例、坐标轴标签、标题等。

总体而言，要用 Python 进行气象绘图，需要具备一定的数据分析和可视化技能，熟悉 Python 编程语言和常用的绘图库，以及了解不同类型的气象图表和绘制方法。