contourf函数extent参数

extent参数是用来指定坐标轴的范围的。它是一个四元组，包含四个值：左边界、右边界、下边界和上边界。这四个值的单位与坐标轴的单位相同。默认情况下，extent参数的值是None，表示使用数据的范围。当extent参数被设置为一个非None的值时，数据将被裁剪到指定的范围内。例如，如果x轴的范围是[0,10]，y轴的范围是[0,5]，那么extent参数可以设置为[0,10,0,5]，这样就可以将数据限制在这个范围内，超出这个范围的数据将被裁剪掉。

相关问题

plt.contourf

`plt.contourf` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于绘制二维等高线图。它可以根据不同的数据值在二维平面上绘制出不同颜色的区域，形成类似于地形图的效果。

该函数的完整用法如下：

plt.contourf(X, Y, Z, levels=None, cmap=None, alpha=None, origin=None, extent=None, …)

其中，参数 `X` 和 `Y` 分别表示二维平面上的 x 和 y 坐标。参数 `Z` 表示每个坐标点对应的数值。参数 `levels` 可以指定等高线的数量和高度，参数 `cmap` 可以指定颜色映射，参数 `alpha` 可以指定透明度，参数 `origin` 可以指定坐标轴方向，参数 `extent` 可以指定绘图区域的范围，等等。

例如，下面的代码演示了如何使用 `plt.contourf` 绘制一个简单的二维等高线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

plt.contourf(X, Y, Z, levels=20, cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.show()

这段代码首先生成了一个 100x100 的二维网格，然后计算了每个网格点对应的数值。最后使用 `plt.contourf` 函数将这些数据绘制成等高线图，并使用 `coolwarm` 颜色映射来表示不同的数值。运行这段代码，会得到如下的图像：


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。