用python气象绘图案例

以下是一个简单的 Python 气象绘图案例，绘制了 2019 年某个城市每月的平均气温柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
month = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
avg_temp = [6.3, 8.1, 11.1, 15.4, 20.2, 24.2, 28.1, 27.5, 23.5, 18.5, 13.3, 8.2]

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制柱状图
ax.bar(month, avg_temp)

# 设置标题和坐标轴标签
ax.set_title('2019 Average Temperature')
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Temperature (℃)')

# 显示图形
plt.show()

这个案例使用了 Matplotlib 库来绘制柱状图，首先定义了 x 轴和 y 轴的数据，然后创建了一个画布和子图，绘制了柱状图并设置了标题和坐标轴标签，最后显示图形。您可以根据需要修改数据和绘图参数，绘制出更加复杂的气象图表。

相关问题

python气象绘图速成_Python气象绘图教程（三）

你好！如果你想学习Python气象绘图，我可以为你提供一些基础的教程。

首先，你可以使用Python中的一些常用库来进行气象数据的可视化，例如Matplotlib和Cartopy。Matplotlib是一个用于绘制静态图形的库，而Cartopy是一个用于地理空间数据处理和绘图的库。

在开始之前，你需要确保已经安装了这些库。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install matplotlib
pip install cartopy

一旦安装好这些库，你就可以开始使用它们来绘制气象数据了。下面是一个简单的例子，展示了如何使用Matplotlib和Cartopy来绘制地面温度分布图：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

# 模拟一些地面温度数据
lons = [100, 110, 120, 130, 140]
lats = [20, 30, 40, 50, 60]
temps = [25, 28, 30, 27, 23]

# 创建子图和投影
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# 绘制地图背景
ax.coastlines()
ax.stock_img()

# 绘制地面温度分布图
sc = ax.scatter(lons, lats, c=temps, cmap='coolwarm', transform=ccrs.PlateCarree())

# 添加颜色条
cbar = plt.colorbar(sc, ax=ax)
cbar.set_label('Temperature (℃)')

# 显示图形
plt.show()

这个例子展示了如何使用Matplotlib和Cartopy来绘制地面温度分布图。你可以根据自己的需求来修改代码，例如修改数据、添加标题、调整图形大小等。

希望这个简单的教程能帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时问我。

python 气象风向杆绘图

在Python中，绘制气象风向杆通常会利用matplotlib库来进行图形设计。风向杆是一种表示风向和风速的符号，其中箭头代表风向，长度则表示风速的大小。以下是一个简单的例子，展示如何使用`matplotlib.patches`模块创建风向杆：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

# 假设我们有风向角度和风速数据
wind_direction = [0, 45, 90, 135]  # 风向角度，单位一般为度
wind_speed = [3, 6, 8, 5]  # 风速，单位可以是m/s或其他适合的单位

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title('气象风向杆示例')

# 创建风向杆
for direction, speed in zip(wind_direction, wind_speed):
    angle = direction - 90  # 因为角度是从北开始计数，而箭头方向从东开始
    arrow = mpatches.Arrow(0, 0, speed * cos(angle * pi / 180), speed * sin(angle * pi / 180))
    ax.add_patch(arrow)

# 标记每个风向
for i, (direction, _) in enumerate(zip(wind_direction, wind_speed)):
    ax.annotate(f'风向 {direction}°', xy=(speed * cos(direction * pi / 180) + 0.5, speed * sin(direction * pi / 180) + 0.5))

plt.show()