colorbar_axes.text(1,rc12.Level[0],'单位：'+rc12.Unit,fontsize=16,fontproperties = song_fontprop)不显示

可能是因为文本颜色与背景颜色相同或者文本位置不正确导致的。你可以尝试更改文本颜色和背景颜色，或者调整文本位置。

例如，你可以在调用 `text` 方法时添加 `color` 参数来更改文本颜色：

colorbar_axes.text(1, rc12.Level[0], '单位：'+rc12.Unit, fontsize=16, fontproperties=song_fontprop, color='white')

你还可以通过添加 `bbox` 参数来设置文本的背景框，例如：

colorbar_axes.text(1, rc12.Level[0], '单位：'+rc12.Unit, fontsize=16, fontproperties=song_fontprop, bbox=dict(facecolor='black', alpha=0.5))

如果文本位置不正确，你可以尝试调整 `x` 和 `y` 参数的值。

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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['ARI'] # 填色 v = sta_ari1['ARI'] x, y = sta_ari1['lon'], sta_ari1['lat'] cs = geo_axes.scatter(x, y, s=100, c=sta_ari1['ARI'], cmap='Blues', linewidths=1, edgecolor='black', alpha=0.75) # 添加颜色条 # 填图 meb.set_customized_shpfile_list([r"F:\maskout\安徽"]) # shp掩膜 #colorbar_axes.text(1,rc12.Level[0],'单位：'+rc12.Unit,fontsize=16,fontproperties = song_fontprop,color='Black') cb = plt.colorbar(cs, cax=colorbar_axes, orientation='vertical') cb.set_ticklabels(rc12.RetStrLevel()) geo_axes.spines['geo'].set_visible(False) # plt.imshow(img_logo) # geo_axes.imshow(img_logo) # 制作表格 subdir_time = datetime.datetime.strptime(subdir, '%Y%m%d%H') b_time = subdir_time + timedelta(hours=leadtime) table_axes = fig.add_axes(frame_param.long_fig_tablesize) plt.sca(table_axes) table_axes.text(-1.3, 0.93, '安徽省降水历史重现期图', color='r', fontsize=35, fontproperties=hei_fontpropeti) table_axes.text(-0.8, 0.85, '起:' + subdir_time.strftime('%m月%d日%H时\n') + '止:' + b_time.strftime('%m月%d日%H时'), color='k', fontsize=20, fontproperties=hei_fontpropeti) axes_helper.axes_edge_dele(table_axes)我想把fig比例更改但是不影响table_axes在fig中的位置

你可以尝试使用subplot2grid()函数，它可以在一个fig中创建多个子图，并且可以指定每个子图的大小和位置。你可以先确定table_axes在fig中的位置，然后根据需要更改其他子图的大小和位置。以下是一个示例代码，你可以根据自己的需要进行修改：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建fig和子图
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
table_axes = plt.subplot2grid((4, 4), (0, 0), colspan=4, rowspan=3)
geo_axes = plt.subplot2grid((4, 4), (3, 0), colspan=3, rowspan=1)
colorbar_axes = plt.subplot2grid((4, 4), (3, 3), colspan=1, rowspan=1)

# 设置table_axes的内容
table_axes.text(0.5, 0.5, 'Table', ha='center', va='center')

# 设置geo_axes的内容
geo_axes.text(0.5, 0.5, 'Geo Axes', ha='center', va='center')

# 设置colorbar_axes的内容
colorbar_axes.text(0.5, 0.5, 'Colorbar', ha='center', va='center')

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用了plt.subplot2grid()函数来创建了一个4x4的网格，然后指定table_axes的位置为(0,0)，大小为3x4，geo_axes的位置为(3,0)，大小为1x3，colorbar_axes的位置为(3,3)，大小为1x1。你可以根据需要修改这些参数来更改子图的大小和位置。

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。