fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(*data,color='blue',edgecolor='white');的分析

这段代码使用Matplotlib库创建了一个散点图，其中data是包含x和y坐标的数组，使用scatter()函数来绘制这个散点图。color参数指定了散点的颜色，这里是蓝色，而edgecolor参数指定了散点边缘的颜色，这里是白色。代码中的*data可以将数组data中的x和y坐标分别传递给scatter()函数中的两个参数，即x和y。fig,ax = plt.subplots()则是创建一个新的图形窗口，并返回一个包含figure和axes对象的元组，同时将这两个对象分别赋值给fig和ax变量，方便后续对图形进行操作和控制。

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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。

plt.scatter圆圈

以下是使用plt.scatter绘制圆圈的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 设置标题和坐标轴比例
ax.set_title('Circle')
ax.axis('scaled')

# 绘制圆圈
circle = plt.Circle((1, 1), 1, facecolor='red', edgecolor='black', linewidth=2, alpha=0.5)
ax.add_patch(circle)

# 设置坐标轴范围
ax.set_xlim(0, 3)
ax.set_ylim(0, 3)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用plt.Circle创建一个圆圈对象，并使用plt.scatter将圆圈添加到子图中。可以通过设置圆心坐标、半径、填充颜色、边缘颜色、边缘线宽和透明度等参数来自定义圆圈的样式。最后，使用plt.show()显示图形。