g=ax.contourf(lon,lat,avet,extend='both',cmap=plt.cm.bwr,transform=ccrs.PlateCarree())

这是使用Matplotlib绘制地图时的一行代码。其中，ax是指代表地图的Axes对象，contourf()方法用于绘制等值线图，lon和lat分别表示经度和纬度，avet表示对应的数据值，extend参数用于控制颜色条的范围，'both'表示颜色条覆盖整个数据范围，cmap参数是用来指定颜色映射表，这里使用的是plt.cm.bwr，表示蓝白红色的颜色映射表，transform参数是用来指定投影方式，这里使用的是ccrs.PlateCarree投影方式，它是经纬度坐标系，可以用于绘制全球地图。该行代码的执行结果是在地图上绘制出了以lon和lat为坐标，avet为数据值的等值线图，并使用蓝白红色的颜色映射表来表示数据的大小。

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h=ax.contourf(lon,lat,rp1,cmap='Blues', transform=ccrs.PlateCarree())改成红绿渐变

将 `cmap='Blues'` 改为 `cmap='RdYlGn'` 即可将颜色映射改为红绿渐变。修改后的代码如下：

h = ax.contourf(lon, lat, rp1, cmap='RdYlGn', transform=ccrs.PlateCarree())

h=ax.contourf(lon,lat,rp1,cmap='RdYlGn', transform=ccrs.PlateCarree())怎么在画图时剔除缺测值

你可以使用numpy的ma.masked_where()函数来将缺测值剔除。例如，如果你的rp1数组中的缺测值为-999，你可以这样写：

import numpy as np

# 将缺测值设为np.nan
rp1[rp1==-999] = np.nan

# 使用ma.masked_where()函数剔除缺测值
rp1_masked = np.ma.masked_where(np.isnan(rp1), rp1)

# 画图
h = ax.contourf(lon, lat, rp1_masked, cmap='RdYlGn', transform=ccrs.PlateCarree())

这样，rp1数组中的缺测值就会被剔除，并且不会在画图中显示出来。