ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.5, 0.4],projection=ccrs.PlateCarree())

这是使用Matplotlib绘制地图时的一行代码。其中，fig是指代表整个图形的Figure对象，add_axes()方法用于在Figure对象上添加一个Axes对象，[0.1, 0.1, 0.5, 0.4]参数表示Axes对象的左下角位置及宽度和高度，projection参数则表示使用的地图投影方式，这里使用的是ccrs模块中的PlateCarree投影方式，它是经纬度坐标系，可以用于绘制全球地图。

相关问题

cax=fig.add_axes([0.7,0.2,0.3,0.3],projection=ccrs.PlateCarree()) cax.coastlines()什么意思

这段代码是在 Matplotlib 库中使用 Cartopy 库的 PlateCarree 投影方式创建一个 Axes 对象，并将其添加到 Figure 对象中。PlateCarree 投影方式是一种简单的等面积投影方式，它将地球表面投影到一个平面上，使得经度和纬度线都是直线。cax.coastlines() 则是为该 Axes 对象添加海岸线。这样就可以在 Matplotlib 中创建一个带有地图背景的图像。

proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(5.5, 5), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.add_subplot(221, projection = proj) extent = [114.5, 123, 27, 36] shp_path = "e:/z/ozone/2023年省级/2023年初省级矢量.shp" shp_reader = Reader(shp_path) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=0.8, crs=proj, zorder=2) ax.set_xticks(np.arange(extent[0]+0.5, extent[1]+1, 2)) ax.set_yticks(np.arange(extent[2], extent[3]+1, 2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extent, proj) #ax.set_title(labels,loc="left",fontsize=12,pad=1) cf = ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_data, cmap=plt.cm.RdBu_r, extend="both", levels=np.arange(10, 190, 10)) cb = fig.colorbar(cf, shrink=1.5, pad=0.08, fraction=0.04, ax=ax) q = ax.quiver(lon_w[::2], lat_w[::2], u10_mean[::2, ::2], v10_mean[::2, ::2], color="k", width=0.005, scale=50, zorder=3) ax.quiverkey(q, 0.88, 0.85, U=5, angle=0, label="5 m/s", labelpos="E", color="k", labelcolor="k", coordinates='figure') #------------------------plot----------------------- plt.subplots_adjust(left=0.15,right=0.85,top=0.8,bottom=0.2,wspace=0.15,hspace=0.2) q1,cf1=plot(ssl,ax[0][0],'2023-03-08') plt.show()

根据你提供的代码，你创建了一个名为`fig`的画布，并添加了一个子图`ax`。然后，你设置了子图的投影为`ccrs.PlateCarree()`，并定义了一个范围`extent`。

接下来，你添加了海洋特征和矢量图层到子图中，并设置了x轴和y轴的刻度和格式。然后，你使用`ax.contourf()`绘制了等值填充图，并添加了一个颜色条`cb`。你还使用`ax.quiver()`绘制了矢量场图，并添加了一个矢量场图例。

最后，你使用`plt.subplots_adjust()`函数调整了子图的布局参数，并调用了一个名为`plot()`的函数，并将返回的结果分配给了`q1`和`cf1`两个变量。

请注意，根据你之前的问题，我无法确定`plot()`函数的具体实现和返回值。请确保在使用`plot()`函数之前已经定义了该函数，并且你正确地传递了所需的参数。

如果你遇到任何错误或需要进一步帮助，请提供更多上下文或相关代码，这样我就能够更准确地指导你解决问题。