用python绘制1961－2010年夏季三类雨型年合成图

要绘制夏季三类雨型年合成图，需要按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的Python库，如numpy、pandas、matplotlib等。

2. 读取数据文件，可以使用pandas库中的read_csv函数。

3. 对数据进行处理，包括数据清洗、计算每年的夏季降水量、按照三类雨型进行分类等。

4. 绘制合成图，可以使用matplotlib库中的bar函数或者hist函数。

下面是一个示例代码，可以根据实际情况进行修改：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗，删除缺失值等
data = data.dropna()

# 计算每年的夏季降水量
summer_data = data[(data['month'] >= 6) & (data['month'] <= 8)]
yearly_data = summer_data.groupby('year')['rain'].sum()

# 分类为三类雨型
class1_years = yearly_data[yearly_data < yearly_data.mean() - yearly_data.std()]
class2_years = yearly_data[(yearly_data >= yearly_data.mean() - yearly_data.std()) & (yearly_data <= yearly_data.mean() + yearly_data.std())]
class3_years = yearly_data[yearly_data > yearly_data.mean() + yearly_data.std()]

# 绘制合成图
plt.bar(['Class 1', 'Class 2', 'Class 3'], [len(class1_years), len(class2_years), len(class3_years)])
plt.title('Summer Rainfall Composition (1961-2010)')
plt.xlabel('Rainfall Class')
plt.ylabel('Number of Years')
plt.show()

需要注意的是，上述代码仅为示例，实际情况中需要根据数据文件的具体内容进行修改。