m_grid('linestyle','none','tickdir','out','LineWidth',0.5,'fontsize',16,'fontweight','bold','xtick',5,'ytick',4,'fontname','time news roman');是什么含义

时间: 2023-10-23 15:03:15 浏览: 768
`m_grid` 是 Matlab 中 m_map 工具箱中的一个函数,用于在地图上绘制格网线。 具体来说,该函数的含义为: - `'linestyle','none'` 表示不绘制格网线的线型。 - `'tickdir','out'` 表示将坐标轴刻度标记向外绘制。 - `'LineWidth',0.5` 表示格网线的线宽为 0.5 个单位。 - `'fontsize',16` 表示字体大小为 16 个单位。 - `'fontweight','bold'` 表示字体加粗。 - `'xtick',5` 和 `'ytick',4` 分别表示经度和纬度轴上的刻度数量,这里分别为 5 和 4。 - `'fontname','time news roman'` 表示字体使用 time news roman。 使用该函数可以在地图上绘制出格网线,并设置格网线的样式和属性,使地图更加清晰易读。
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result = peaks(121)/40; u=linspace(130,140,121); v=linspace(25,35,121); figure(1) subplot(1,1,1) m_proj('mercator','lat',[25,35],'lon',[130,140]); m_grid('linestyle','none','tickdir','out','linewidth',1); hold on m_gshhs_l('patch',[.5 .5 .5]); m_pcolor(lon,lat,result); colormap('jet'); h=colorbar; caxis([0 1]); set(h,'Ticks', [0,0.25,0.50,0.75,1]); set(h,'Ticklabels', {'低风险','较低风险','中风险','较高风险','高风险'}); set(h,'fontname','宋体','fontsize',14,'fontweight','bold'); xlabel([num2str(2020),'年'],'fontsize',14);

这段代码的作用是生成一个地图,并在地图上显示一个矩阵数据的热力图。具体来说,代码首先调用 peaks 函数生成一个 121x121 的矩阵,然后将其除以 40 得到一个值域在 [0,1] 的矩阵 result。接着,代码使用 linspace 函数生成两个数组 u 和 v,分别表示经度和纬度的取值范围。然后,代码调用 m_proj 函数设置地图的投影方式为 mercator,设置纬度范围为 [25,35],经度范围为 [130,140]。接着,代码调用 m_grid 函数设置网格线的样式,并调用 m_gshhs_l 函数添加海岸线。最后,代码调用 m_pcolor 函数将矩阵 result 显示在地图上,并使用 colormap 函数设置颜色映射,使用 colorbar 函数添加颜色条,并设置其标签和字体样式。最后,代码使用 xlabel 函数添加横坐标标签,表示年份。

帮我检查一下这段代码 clc clear fname='G:\CMIP6 data\map_hed\ACCESS-CM2\ssp126.xlsx'; [data]=xlsread(fname); lat = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lat'); lon = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lon'); %% filename4=('E:\XB\xibei\NewFolder\xeibei84.shp');%E:\XB\xibei\xb_wang Shape=shaperead(filename4); Sx=Shape.X;Sy=Shape.Y; data1=data'; for g=1:length(lat) x=lat(g); for h=1:length(lon) y=lon(h); U=inpolygon(x,y,Sy,Sx); if U==0 data1(g,h,:)=nan; end end end %% % filename=shaperead('E:\XB\xibei\NewFolder\xb_line.shp'); % geoshow(filename) m_proj('miller','longitudes',[72 112], 'latitudes',[33 51]); u=m_pcolor(lon,lat,data1); colormap('autumn'); caxis([5,30]);%pr 3*4=12 m_grid('FontSize',10,'Fontname','Times New Roman'); % m_grid('FontSize',10,'Fontname','Times New Roman','xticklable',[]); handles=findobj(gca,'tag','m_grid_yticklabel'); delete(handles(1:2:end)); handles=findobj(gca,'tag','m_grid_xticklabel'); delete(handles(1:2:end)); % m_grid('linestyle','none'); set(u,'edgecolor','none');%? colorbar map=shaperead('E:\XB\xibei\NewFolder\xb_line.shp');%加载省界带南海的边界线 xb_x=[map(:).X];%提取经度 xb_y=[map(:).Y];%提取纬度 provence=[xb_x',xb_y']; plot(xb_x,xb_y,'-k','LineWidth',1.2);%绘国界 axis([72 112 33 51]);%设置显示的经纬度范围 hold off

这段代码中有一些错误: 1.在加载shp文件时,使用了不同的变量名:`fname`和`filename4`。应该保持一致。 2.在加载shp文件时,没有指定要读取的形状文件类型。应该使用`shaperead`函数的第二个输入参数指定类型,例如:`Shape=shaperead(filename4,'UseGeoCoords',true,'Selector',{@(name) strcmp(name,'Polygon')},'Attributes',{'X','Y'})`。 3.在使用`m_pcolor`函数时,应该将纬度和经度矩阵转置,即使用`[lon,lat]=meshgrid(lon,lat)`。 4.在绘制地图时,应该先用`m_proj`函数设置投影方式,再使用`m_grid`函数绘制网格线和标签。 5.在绘制地图时,应该使用`hold on`命令保留图形。 下面是修改后的代码: ```matlab clc clear % 加载Excel文件 fname = 'G:\CMIP6 data\map_hed\ACCESS-CM2\ssp126.xlsx'; [data] = xlsread(fname); % 加载经纬度信息 lat = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lat'); lon = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lon'); % 加载shp文件 filename4 = 'E:\XB\xibei\NewFolder\xeibei84.shp'; Shape = shaperead(filename4,'UseGeoCoords',true,'Selector',{@(name) strcmp(name,'Polygon')},'Attributes',{'X','Y'}); Sx = Shape.X; Sy = Shape.Y; % 将数据矩阵转置 data1 = data'; % 标记在外部的数据点设置为NaN for g = 1:length(lat) x = lat(g); for h = 1:length(lon) y = lon(h); U = inpolygon(x,y,Sy,Sx); if U == 0 data1(g,h,:) = nan; end end end % 绘制地图 figure m_proj('miller','longitudes',[72 112], 'latitudes',[33 51]); hold on [lon,lat]=meshgrid(lon,lat); u = m_pcolor(lon,lat,data1); colormap('autumn'); caxis([5,30]);%pr 3*4=12 m_grid('FontSize',10,'Fontname','Times New Roman'); handles = findobj(gca,'tag','m_grid_yticklabel'); delete(handles(1:2:end)); handles = findobj(gca,'tag','m_grid_xticklabel'); delete(handles(1:2:end)); map = shaperead('E:\XB\xibei\NewFolder\xb_line.shp'); xb_x = [map(:).X]; xb_y = [map(:).Y]; provence = [xb_x',xb_y']; plot(xb_x,xb_y,'-k','LineWidth',1.2); axis([72 112 33 51]); hold off ```
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下面这份代码修改成可以在pycharm中显示出来的 data['persqm'] = pd.to_numeric(data['persqm'], errors='coerce') data = data.dropna(subset=['persqm']) price_level = pd.cut(data['persqm'], bins=[0, 10000, 20000, 30000, 40000, float('inf')], labels=['0-1万', '1-2万', '2-3万', '3-4万', '4万以上']) area_level = pd.cut(data['square'], bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, float('inf')], labels=['0-10', '10-20', '20-30', '30-40', '40-50', '50-60', '60-70', '70以上']) house_type = data['house_type'] direction = data['direction'] deco = data['deco'] fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) fig.suptitle('房价与特征之间的关系', fontsize=16) # Subplot 1: House type vs Price level axs[0, 0].scatter(house_type, price_level, alpha=0.6) axs[0, 0].set_xlabel('房型', fontsize=12) axs[0, 0].set_ylabel('每平米房价(万元)', fontsize=12) # Subplot 2: Area level vs Price level axs[0, 1].scatter(area_level, price_level, alpha=0.6) axs[0, 1].set_xlabel('房屋面积(平方米)', fontsize=12) axs[0, 1].set_ylabel('每平米房价(万元)', fontsize=12) # Subplot 3: Direction vs Price level axs[1, 0].scatter(direction, price_level, alpha=0.6) axs[1, 0].set_xlabel('朝向', fontsize=12) axs[1, 0].set_ylabel('每平米房价(万元)', fontsize=12) # Subplot 4: Decoration vs Price level axs[1, 1].scatter(deco, price_level, alpha=0.6) axs[1, 1].set_xlabel('装修情况', fontsize=12) axs[1, 1].set_ylabel('每平米房价(万)', fontsize=12) axs[1, 1].grid(True, linestyle='--', alpha=0.4) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.tight_layout() plt.show()

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