ax4.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax4.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())

这段代码是用来设置坐标轴的格式化器。`ax4` 可能是一个 Matplotlib 中的 Axes 对象，而 `xaxis.set_major_formatter()` 和 `yaxis.set_major_formatter()` 是 Axes 对象的方法，用于设置 x 轴和 y 轴的主要刻度格式化器。

`LongitudeFormatter()` 和 `LatitudeFormatter()` 可能是自定义的格式化器类，用于将刻度值转换为经度和纬度的格式。

通过调用 `ax4.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())` 和 `ax4.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())`，可以将 `ax4` 的 x 轴和 y 轴的主要刻度格式化器设置为对应的经度和纬度格式化器。这样，在绘制图形时，坐标轴上的刻度值将按照经度和纬度的格式进行显示。

相关问题

x_extent=[0,60,120,180,240,300,360] y_extent=[-90,-60,-30,0,30,60,90] ax.set_xticks(x_extent,crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(y_extent,crs=ccrs.PlateCarree()) ax.tick_params(labelsize=12) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent([0,358,-60,60],crs=ccrs.PlateCarree()) ax.grid() fig.savefig('MEAN SST & Zonal Wind(1950-2020).png',dpi=300,format='png')

Map.png')

这个问题属于技术问题，具体是关于绘制地图的坐标轴和标签的设置。答案是这段代码用于绘制一个经纬度范围为[0,358,-60,60]的地图，并设置x和y坐标轴刻度和标签。同时使用PlateCarree()函数指定了坐标系。最后使用grid()函数给地图加上网格线，并将地图保存为一个png格式的图片。

已知程序 import xarray as xr from collections import namedtuple import numpy as np from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter import matplotlib.ticker as mticker import cartopy.feature as cfeature import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as mcolors def region_mask(lon, lat, extents): lonmin, lonmax, latmin, latmax = extents return ( (lon >= lonmin) & (lon <= lonmax) & (lat >= latmin) & (lat <= latmax) ) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Pair = namedtuple('Pair', ['start', 'end']) time = '2023-05-04' filepath_DPR = r"C:\pythontest\zFactor\test1.nc4" extents = [110, 122, 25, 38] with xr.open_dataset(filepath_DPR) as f: lon_DPR = f['FS_Longitude'][:] lat_DPR = f['FS_Latitude'][:] zFactorFinalNearSurface = f['FS_SLV_zFactorFinalNearSurface'][:] nscan, nray = lon_DPR.shape midray = nray // 2 mask = region_mask(lon_DPR[:, midray], lat_DPR[:, midray], extents) index = np.s_[mask] lon_DPR = lon_DPR[index] lat_DPR = lat_DPR[index] zFactorFinalNearSurface = zFactorFinalNearSurface[index] for data in [ zFactorFinalNearSurface, ]: data.values[data <= -9999] = np.nan proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection=proj) ax.coastlines(resolution='50m', lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m')) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m')) ax.set_xticks(np.arange(-180, 181, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 5), crs=proj) ax.xaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.yaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extents, crs=proj) ax.tick_params(labelsize='large') def make_zF_cmap(levels): '''制作雷达反射率的colormap.''' nbin = len(levels) - 1 cmap = cm.get_cmap('jet', nbin) norm = mcolors.BoundaryNorm(levels, nbin) return cmap, norm levels_zF = [0, 1, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45] cmap_zF, norm_zF = make_zF_cmap(levels_zF) im = ax.contourf( lon_DPR, lat_DPR, zFactorFinalNearSurface, levels_zF, # 三个物理量为 (500, 49)就是在500*49的格点上赋予这三个物理量 cmap=cmap_zF, norm=norm_zF, extend='both', transform=proj ) cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, ticks=levels_zF) cbar.set_label('zFactor (dBZ)', fontsize='large') cbar.ax.tick_params(labelsize='large') ax.set_title(f'DPR zFactor on {time}', fontsize='x-large') plt.show()如何将其中的zFactorFinal变量变为二维

在这段代码中，zFactorFinalNearSurface的shape是(500, 49)，其中第一维是nscan(扫描线数)，第二维是nray(每个扫描线的射线数)。如果要将zFactorFinalNearSurface变为二维数组，可以将nscan和nray相乘得到总的格点数，然后使用reshape方法将其变为二维数组。代码如下：

zFactorFinalNearSurface = zFactorFinalNearSurface[index]
nscan, nray = zFactorFinalNearSurface.shape
zFactorFinalNearSurface_2d = zFactorFinalNearSurface.reshape(nscan*nray, 1)

其中，index是通过region_mask函数得到的布尔索引，用于筛选出位于指定区域内的数据。reshape方法中第一个参数是新的shape，这里是(nscan*nray, 1)，表示将数据变成nscan*nray行，1列的形状。注意reshape方法返回的是一个新的数组，不会改变原始数组的值。