import matplotlib.ticker as ticker # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(10,6)) # 筛选出广东省的数据 guangdong_data = data[data['省'] == '广东省'] # 将日期列转换为年份列 guangdong_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(guangdong_data['日期']).year # 计算每年的平均气温 yearly_temp = guangdong_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() # 绘制线性图 plt.plot(yearly_temp.index, yearly_temp.values) plt.title('2000年到2019年广东省年平均气温') # 设置X轴刻度显示整数 plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(integer=True)) plt.xlabel('年份') plt.ylabel('平均气温') plt.show()每行代码解释

这段代码是用来绘制广东省2000年到2019年的年平均气温的线性图，并且设置了图形的大小，X轴刻度显示整数。

- 第1行：导入matplotlib库中的ticker模块，用于设置图形的刻度。
- 第2行：设置图形的大小为10*6英寸（宽*高）。
- 第4行：从数据集data中筛选出省份为“广东省”的数据，保存到guangdong_data中。
- 第6行：利用pandas库中的DatetimeIndex函数将日期列转换为年份列，并添加到guangdong_data中。
- 第8行：对guangdong_data按照年份进行分组，并计算每年的平均气温，保存到yearly_temp中。
- 第11行：利用pyplot库中的plot函数绘制线性图，其中x轴为年份，y轴为平均气温。
- 第12行：设置图形的标题为“2000年到2019年广东省年平均气温”。
- 第14行：设置X轴刻度为整数，即只显示整数刻度。
- 第15行：设置x轴标签为“年份”。
- 第16行：设置y轴标签为“平均气温”。
- 第17行：利用pyplot库中的show函数显示图形。

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import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER from cartopy.io.shapereader import Reader import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker from mpl_toolkits.basemap import Basemap from osgeo import gdal from matplotlib.colors import BoundaryNorm import matplotlib as mpl from matplotlib.pyplot import plot, savefig import matplotlib.patches as mpatches # mpl.use('Agg') from matplotlib import rcParams

这段代码是用于绘制地图和数据可视化的Python代码。它使用了一些常见的地理信息处理和绘图库，包括numpy、cartopy、matplotlib和basemap。其中，numpy用于数据处理，cartopy用于地图投影和特征绘制，matplotlib用于绘图，basemap用于创建地图。此外，还导入了其他一些相关的模块和函数。

代码中的注释提供了一些有关代码功能和用法的说明。如果您有具体的问题或需要进一步的解释，请随时提问。

import matplotlib.ticker as ticker

Matplotlib.ticker是Matplotlib库中的一个模块，用于在图表中设置刻度定位器和格式化器。它可以帮助我们更好地控制坐标轴的显示效果。

常见的刻度定位器和格式化器包括：

1. FixedLocator：指定固定的刻度位置；
2. MultipleLocator：指定刻度间隔；
3. AutoLocator：自动选择刻度间隔；
4. NullLocator：不显示刻度；
5. FormatStrFormatter：用指定的格式化字符串格式化刻度值；
6. ScalarFormatter：用科学计数法格式化刻度值。

下面是一个简单示例，展示如何使用刻度定位器和格式化器：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 25, 30]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 设置x轴刻度定位器和格式化器
x_locator = ticker.MultipleLocator(1) # 设置间隔为1
x_formatter = ticker.FormatStrFormatter('%d') # 格式化为整数
plt.gca().xaxis.set_major_locator(x_locator)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(x_formatter)

# 设置y轴刻度定位器和格式化器
y_locator = ticker.MultipleLocator(5) # 设置间隔为5
y_formatter = ticker.ScalarFormatter() # 使用科学计数法
plt.gca().yaxis.set_major_locator(y_locator)
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(y_formatter)

# 显示图形
plt.show()

运行代码后，会得到一个折线图，其中x轴的刻度间隔为1，格式为整数；y轴的刻度间隔为5，使用科学计数法显示。