h=ax.contourf(lon,lat,rp1,cmap='RdYlGn', transform=ccrs.PlateCarree())怎么只画-30-30之间的rp1

你可以使用numpy的ma.masked_outside()函数来只保留-30到30之间的值，并将其它值剔除。例如：

import numpy as np

# 将不在-30到30之间的值设为np.nan
rp1[~np.logical_and(rp1>=-30, rp1<=30)] = np.nan

# 使用ma.masked_outside()函数剔除不在-30到30之间的值
rp1_masked = np.ma.masked_outside(rp1, -30, 30)

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

这样，rp1数组中不在-30到30之间的值就会被剔除，并且不会在画图中显示出来。

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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。

rp1_masked = np.ma.masked_outside(rp1, -30, 30) # 画图 h = ax.contourf(lon, lat, rp1_masked, cmap='RdYlGn', transform=ccrs.PlateCarree())什么意思

这段代码的作用是将`rp1`数组中不在-30到30之间的值剔除，并将剔除后的结果保存在`rp1_masked`中。然后使用`ax.contourf()`函数画出经纬度网格为`lon,lat`，填充值为`rp1_masked`的等值线图，使用的颜色映射为`RdYlGn`，投影方式为`ccrs.PlateCarree()`。

具体来说，`np.ma.masked_outside()`函数的作用是创建一个掩码数组，将不在指定范围内的值设为掩码，只保留在指定范围内的值。在这里，我们将不在-30到30之间的值设为掩码，这些掩码的位置在`rp1_masked`数组中的值为`--`，表示这些值在画图时会被忽略。

然后，我们使用`ax.contourf()`函数画出等值线图，其中填充值为`rp1_masked`，被掩码的值不会被填充，也不会在图中显示出来。这样就实现了只画出-30到30之间的`rp1`值的效果。