这段代码什么意思: def start_axes(title): fig = plt.figure(figsize=(13, 13)) ax = fig.add_axes([0.03, 0.03, 0.90, 0.94]) ax.set_xlim(45, 80), ax.set_ylim(0, 30) ax.set_aspect("equal") ax.set_title(title, weight="bold") return ax
时间: 2023-05-21 17:04:03 浏览: 93
这段代码是定义了一个名为 start_axes 的函数,该函数接受一个参数 title,用于设置图表的标题。在函数内部,首先创建了一个大小为 13x13 的图形对象 fig,然后通过 fig.add_axes 方法创建了一个坐标轴对象 ax,并设置了其位置和大小。接着,通过 ax.set_xlim 和 ax.set_ylim 方法设置了坐标轴的 x 轴和 y 轴的范围,最后通过 ax.set_aspect 方法设置了坐标轴的纵横比为 1:1。最后,函数返回了创建的坐标轴对象 ax。
相关问题
fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length),frameon=True)我想添加新的坐标轴
您可以使用`fig.add_subplot()`或`fig.add_axes()`方法添加新的坐标轴。这里是一个简单的示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), frameon=True)
# 添加第一个坐标轴
ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1')
ax1.set_xlabel('X-axis')
ax1.set_ylabel('Y-axis')
ax1.legend()
# 添加第二个坐标轴
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot([1, 2, 3], [10, 20, 30], color='red', label='Line 2')
ax2.set_ylabel('Y-axis (right)')
ax2.legend()
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先使用`fig.add_subplot()`方法创建了一个包含一个主坐标轴的图形。然后,我们使用`ax1.twinx()`方法创建了一个新的坐标轴,它共享了与主坐标轴相同的X轴,并将其放置在主坐标轴的右侧。最后,我们在新的坐标轴上绘制了一条曲线,并使用`ax2.set_ylabel()`方法设置了新坐标轴的标签。
您也可以使用`fig.add_axes()`方法更详细地指定新坐标轴的位置和大小。
fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize) show_fig_logo(fig) colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['Rain12HCR'] x, y, v = get_grid_data(rain_frame, 'sum') # 填色 v = gaussian_filter(v, sigma=3) cs = geo_axes.contourf(x, y, v, levels=rc12.Level, colors=rc12.StrColor) # 填图 c_level_station = rain_frame_ah[ (rain_frame_ah['sw_flag'] == 0) & (rain_frame_ah['Station_Id_C'].str.startswith('5'))] c_level_station = c_level_station.reset_index()可以帮我改成在地里坐标轴上绘制散点图吗
当然可以,你可以使用`geo_axes.scatter`方法在地图上绘制散点图。下面是修改后的代码:
```
fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1])
geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize)
show_fig_logo(fig)
colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes)
ct = ColorTable()
rc12 = ct.ColorRecords['Rain12HCR']
x, y, v = get_grid_data(rain_frame, 'sum')
# 填色
v = gaussian_filter(v, sigma=3)
cs = geo_axes.contourf(x, y, v, levels=rc12.Level, colors=rc12.StrColor)
# 在地图上绘制散点图
c_level_station = rain_frame_ah[(rain_frame_ah['sw_flag'] == 0) & (rain_frame_ah['Station_Id_C'].str.startswith('5'))]
c_level_station = c_level_station.reset_index()
# 将经纬度坐标转换为地图坐标
lon = c_level_station['Lon'].values
lat = c_level_station['Lat'].values
x, y = proj_1(lon, lat)
geo_axes.scatter(x, y, s=10, c='red')
```
这里我假设你的散点数据包含经纬度信息,我们需要将其转换为地图坐标。另外,`scatter`方法中的参数`s`表示散点的大小,`c`表示散点的颜色。你可以根据需要自行修改。