ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide())什么意思

时间: 2023-10-25 13:07:11 浏览: 88
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Data_analysis_map.zip_NC_data analysis_nc文件画图_python读取NC文件画散点图

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这是在使用Matplotlib库创建一个图形时的一行代码。它创建了一个子图，并使用Mollweide投影对其进行投影。其中，ax是新创建的子图对象，fig是Figure对象的实例。投影ccrs.Mollweide()表示将图形数据映射到Mollweide投影上。第一个参数1表示子图所在的行数，第二个参数1表示子图所在的列数，第三个参数1指定子图的索引位置。
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ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree()) ax.coastlines() plt.show() 总的来说，Cartopy是Python地理信息系统（GIS）开发者和数据分析师的重要工具，它的强大功能和易用性使其在众多绘...

fig=plt.figure(figsize=(11,8.5)) ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide()) h=ax.contourf(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,1)), extend='both', cmap='coolwarm', transform=ccrs.Mollweide()) c=ax.contour(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,2)), colors='k',linewidths=1, transform=ccrs.Mollweide()) ax.coastlines()然后怎么把海洋填成灰色

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide()) h = ax.contourf(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,1)), extend='both', cmap='coolwarm', transform=ccrs.Mollweide()) c = ax.contour(lon,lat,...

怎样将fig=plt.figure(figsize=(11,8.5)) ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide()) h=ax.contourf(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,1)), extend='both', cmap='coolwarm', transform=ccrs.Mollweide()) c=ax.contour(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,2)), colors='k',linewidths=1, transform=ccrs.Mollweide()) ax.coastlines()这段代码中的海洋填为灰色

ax.background_patch.set_facecolor(ocean_color) 其中，ocean_color是一个元组，表示RGB颜色值的比例，(0.5,0.5,0.5)表示灰色。将这个灰色赋给背景的面板(patch)的颜色即可将海洋填充为灰色。

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()

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...

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...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。

import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.io.shapereader as shapereader filename = "js_county_popu.shp" field_name = "POPU" label_field = "NAME" # 创建地图图形和坐标系统 fig = plt.figure() crs = ccrs.PlateCarree() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=crs) reader = shapereader.Reader(filename) # 获取字段的最小值和最大值 field_values = [record.attributes[field_name] for record in reader.records()] min_value = min(field_values) max_value = max(field_values) # 遍历shapefile中的每个区块 for shape, record in zip(reader.geometries(), reader.records()): # 获取区块的字段值 field_value = record.attributes[field_name] # 计算字段值的归一化映射 norm_value = (field_value - min_value) / (max_value - min_value) # 根据归一化映射值获取颜色，使用RGB颜色 color = (norm_value, norm_value, norm_value) # 添加区块几何对象到地图 ax.add_geometries([shape], crs, facecolor=color, edgecolor='black') # 获取区县名称 label = record.attributes[label_field] # 获取区块的中心点坐标 centroid = shape.centroid # 在地图上添加区县名称 ax.annotate(text=label, xy=(centroid.x, centroid.y), xytext=(3, 3), textcoords="offset points", ha="left", va="bottom", fontsize=8) # 设置地图的范围 ax.set_extent((116, 122, 30, 36), crs) plt.show()

这段代码是用于绘制中国江苏省各个区县的人口分布图。它使用了matplotlib和cartopy库来绘制地图，并从一个shapefile文件中获取区县的几何对象和属性数据。然后，它遍历每个区块，计算出每个区县的人口数量归一化映射...

f_path = r"E:\gra_thesis\sum_pre_data_new\grid_nc\AMJ_pre_total_precip.nc" f = xr.open_dataset(f_path) f # %% lon = f['lon'] lat = f['lat'] data= f['precip'] data_mean = np.mean(data, 0) # %% shp_path = r"C:\Users\86133\Desktop\thesis\2020国家级行政边界\China_province.shp" sf = shapefile.Reader(shp_path) shp_reader = Reader(shp_path) sf.records() region_list = [110000, 120000, 130000,140000,150000,210000,220000, 230000, 310000, 320000,330000,340000,350000,360000, 370000, 410000, 420000,430000,440000,450000,460000, 500000, 510000, 520000,530000,540000,610000,620000, 630000, 640000, 650000,710000,810000,820000] # %% proj = ccrs.PlateCarree() extent = [105, 125, 15, 30] fig, ax = plt.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) ax.set_extent(extent, proj) # ax.add_feature(cfeature.LAND, fc='0.8', zorder=1) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, lw=1, ec="k", zorder=2) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=1, crs=proj, zorder=2) ax.spines['geo'].set_linewidth(0.8) ax.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=9, direction='out',length=2.5,width=0.8,pad=1.5, bottom=True, left=True) ax.tick_params(axis='both',which='minor',direction='out',width=0.5,bottom=True,left=True) ax.set_xticks(np.arange(105, 130, 5)) ax.set_yticks(np.arange(15, 40, 5)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) cf = ax.contourf(lon, lat, data_mean, extend='both', cmap='RdBu') cb = fig.colorbar(cf, shrink=0.9, pad=0.05)解释这段代码

这是Python中的代码。它使用xarray库中的open_dataset函数来打开一个名为AMJ_pre_total_precip.nc的NetCDF文件。文件位于E:\gra_thesis\sum_pre_data_new\grid_nc目录中。函数返回一个数据集，命名为f。

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits. basemap import Basemap import xarray as xr import pandas as pd import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1,1,1) ds.hgt.plot() plt.show() projection=ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0,color='black') ax.axvline(0,color='black') ds=nc.Dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') lon=ds.variables['lon'][:] lat=ds.variables['lat'][:] time_index=0 variable=ds.variables['hgt'][time_index,:,:] lonlon,latlat=np.meshgrid(lon,lat) plt.scatter(lonlon,latlat) plt.contourf(lon,lat,variable,cmap='jet') data = ds.variables['time'][:] long = ds.variables['lon'][:] lati = ds.variables['lat'][:] plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal") cbar=plt.colorbar plt.title('Jan 1948 to 2020: 1000mb Geopotential Height \n Seasonal Correlation w/ Jan SOI \n NCEP /NCAR Reanalysis') plt.show() plt.savefig('12.pdf')给代码改错

projection = ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0, color='...

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat if __name__=='__main__': pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' lon,lat,hgt=readdat(pth,'hgt') #print(hgt.shape) #年 纬 经 #print(hgt) wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=np.mean(wp) #平均 wpa=wp[:]-np.tile(wpm,(wp.shape))#中心化 #print(wpa.shape) wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化 #print(wps) #计算WP遥相关指数与同期环流场（500hPa高度场）的相关系数 for i in range(73): for j in range(144): r=np.corrcoef(hgt[:,i,j],wps)[1,0]画出r的全球分布

ax = fig.add_subplot(1,1,1,projection=ccrs.PlateCarree()) ax.coastlines() im = ax.contourf(lon,lat,r_map,transform=ccrs.PlateCarree(),cmap='RdBu_r',extend='both') cax = plt.colorbar(im,ax=ax) cax...

ax.add_feature

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加国界线 ax.add_feature(cfeature.BORDERS) plt.show() 在这个例子中，我们使用 PlateCarree 投影将地图投影到一个平面上，并向地图中...

ax.set_lonlim

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree()) # 设置地图范围 ax.set_extent([110, 120, 30, 40], crs=ccrs.PlateCarree()) # 绘制地图 ax.coastlines() 在上面的例子中，set_extent()...

proj = ccrs.PlateCarree()

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree()) # 在地图上绘制数据或添加其他地图元素 ax.coastlines() # 显示地图 plt.show() 在上述示例中，我们创建了一个基于Plate Carrée投影的地图...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs from cartopy.util import add_cyclic_point

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': projection}) # Add coastlines ax.coastlines() # Plot the data plt.contourf(lon, lat, temp, cmap='coolwarm', transform=projection) # Add a colorbar...

ccrs.Mecator如何plot直线

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10), subplot_kw=dict(projection=projection)) # 使用plt.plot()画出直线 ax.plot(lon, lat, transform=ccrs.PlateCarree(), color='black') # PlateCarree()将坐标转换回...

如何用transform_points()更新ccrs.PlateCarree()上绘制的线段

在使用Cartopy库中的ccrs....ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=target_crs) ax.plot(updated_line_segments, transform=target_crs) 通过这种方式，线段会随着地图的投影变换而保持其相对位置。

ccrs.PlateCarree()设置经度显示范围

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10), subplot_kw=dict(projection=projection)) # 设置经度轴的范围 ax.set_xlim(longitude_range) # 可以添加其他地理信息，如海岸线、网格线等 ax.coastlines(resolution='...

ccrs.PlateCarree()如何移动中心经度

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': custom_projection}) # 绘制地图，中心经线会自动对齐到新的中心位置 ax.stock_img() # 如果需要添加经纬度格网，也需要相应调整 gl = ax.gridlines(draw_...
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为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位