Taylor diagram的python 代码
时间: 2023-07-23 15:30:01 浏览: 90
以下是一个简单的Python实现Taylor Diagram的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def taylor_diagram(std_devs,corrs,colors,markers):
# 计算标准差和相关性的平均值
std_dev_r = np.mean(std_devs)
corr_r = np.mean(corrs)
# 设置图形的大小和边距
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.subplots_adjust(wspace=0.3,hspace=0.3)
# 绘制标准差和相关性的轴
plt.plot([0,std_dev_r],[0,corr_r],'k-',label='Reference')
plt.plot(std_devs,corrs,'ko',markerfacecolor='white') # 绘制每个模型的标准差和相关性
# 绘制每个模型的名称
for i in range(len(std_devs)):
plt.text(std_devs[i],corrs[i],str(i+1),color=colors[i],ha='center',va='center')
plt.plot(std_devs[i],corrs[i],markers[i],color=colors[i])
# 设置图例和轴标签
plt.legend(loc='best',fontsize=12)
plt.xlabel('Standard Deviation',fontsize=14)
plt.ylabel('Correlation Coefficient',fontsize=14)
plt.title('Taylor Diagram',fontsize=16)
# 显示图形
plt.show()
# 示例
std_devs = [0.5,0.6,0.7,0.8,0.9]
corrs = [0.9,0.8,0.7,0.6,0.5]
colors = ['r','g','b','c','m']
markers = ['s','o','^','D','*']
taylor_diagram(std_devs,corrs,colors,markers)
```
其中,`std_devs`和`corrs`分别是模型的标准差和相关性系数,`colors`和`markers`分别用于绘制不同模型的标记和颜色。函数中还计算了标准差和相关性系数的平均值,并将其作为参考线。最后,将每个模型的标准差和相关性绘制在图上,并用不同的颜色和标记区分不同的模型。