Python气象绘图教程（三）
更多的关于基础折线图技巧
前面已经讲了很多关于折线图的常用参数，但是像颜色关键词在黑白文献中应该如何修改呢？plot()提供了一个marker=' '参数，其具体变化如下：
plt.plot(x,tem,c='k',lw=1,ls='-',marker='*')
plt.plot(x,tem,c='k',lw=1,ls='-',marker='d')
这样就能在黑白情况下区分不同的线条了。官网给出了很多符号样式，可挑选你觉得好看的符号样式即可（虽然我觉得没几个好看的）：
气象上常用的有三线图、五线图。三线图主要是日常气象分析的气压、气温、湿度（或其他绘图量）有时还会绘制降水柱状图。五线图主要是展示春夏秋冬和年平均的变化关系。一张图如果有更多的线条会使得界面凌乱不堪，不能用于科学分析。
这两张图就是典型的折线图，折线图在表示某个气象数据随时间变化特点时相对视觉观感更好。
下面讲讲第一张图的绘制（第二张难度主要是反映在数据处理上），在前面初步接触折线图绘制时，在引入库包后有一个步骤叫做虚拟数据，这是因为还没有学习读取数据。在python入门教程中会介绍open命令，和其他语言一样，是作为读取文件的命令。但是在py中，有一个专门进行数据处理的库包叫做pandas（为什么称为胶水语言，就是因为随时调取需要的库包），引入库包命令为：
import pandas as pd我实验时的数据存储在excel文件中，pandas提供了一个专门的读取命令
pd.read_excel( )按照字面意思，read_excel即读取excel文件：
filename=r'C:\Users\lenovo\Desktop\绵竹.xlsx'
df=pd.read_excel(filename)
print （ df ）
上述步骤即将excel文件读取到df变量中存储起来，然后打印出df。第一句是我给出了文件的绝对引用地址，这样py就会去读取这个指定文件。
第一列叫做索引，是用来区别每一行的。英文这一行叫做表头，用于区分每一列。显然，此时还不能绘图，因为没有提取出每一列的数值。这是可以使用表头进行提取，比如提取 'TEM'（温度）这一列：
temps=df['TEM']
print (temps)
这样，一列数据就被提取出来了。还可以对这列数据进行切片：
temps=df['TEM'][0:9]
print (temps)
至于为什么只能到索引为8而不是9，请查阅列表的切片原则（我懒，理不直气也壮.jpg）。还可以跳跃读取：
temps=df['TEM'][0:9:4]
print (temps)
这是每间隔四个数值取一个。
现在大概弄清楚了数据的读取，可以展示全部的过程了：
filename=r'C:\Users\lenovo\Desktop\绵竹.xlsx'
df=pd.read_excel(filename)#####读取文件###########
pressures=df['PRS_Sea']#####给每种气象特征量一个列表用以储存数据####
temps=df['TEM']#####给每种气象特征量一个列表用以储存数据####
rhu=df['RHU']#####给每种气象特征量一个列表用以储存数据####
rains=df['PRE_1h']#####给每种气象特征量一个列表用以储存数据####按照我们之前介绍的绘图步骤，接下来应该作甚呢
fig=plt.figure(figsize=(7,4),dpi=200)没错，引入画布，没有纸怎么画呢？第二步添加绘图区：
ax1=fig.add_subplot(111)subplot命令是在画布上添加一个绘图区，括号里的内容转述为汉字为：“创建一个一行一列的绘图区（一行一列就只有一个绘图区），ax1是第一个绘图区（本来就只有一个*囧*）”不懂的话可以做一个小测试：
ax1=fig.add_subplot(221)
ax2=fig.add_subplot(222)
ax3=fig.add_subplot(223)
ax4=fig.add_subplot(224)
上述命令就是创建一个两行两列的子图区，分别为ax1,ax2,ax3,ax4。
理解了这个就可以引入数据画图了：
fig=plt.figure(figsize=(7,4),dpi=200)
ax1=fig.add_subplot(111)
line1,=ax1.plot(times,temps,'r:',linewidth=1,label='气温')
bar1 =ax1.bar(times,rains,color='b',label='降水量')
line2,=ax1.plot(times,pressures,'k-',linewidth=1.2,label='气压')
plt.legend((line1,bar1,line2),('气温','降水量','气压'),loc='center left',frameon=False,framealpha=0.5)
ax1.set_xlabel('时间 \ h')
ax1.set_ylabel('气温（℃）\降水量（mm）')
plt.title("绵竹市某日常规观测")出图：
wtf?????（？？小问号你是否有很多小朋友？？），没有报错，并且绘制出图形了，那么问题出在哪里？——出在量级单位不一致。
南信的天气图分析课经常手绘天气图，500的图一般从1000百帕开始绘制，每隔2.5一根线，气温每4℃一根~~~~~~~~~魔音贯脑~~~~~~~~~~~~。可是气温大概在多少呢，气温肯定不会超出100℃（那样我就成刚出笼的小笼包——浑身冒气了），降水的常见额度又是多少呢？不到500mm吧。即使从降水量来说，和气压动不动上千相比，他们就被压制在地平线了。怎么解决这个问题？
有一个命令叫做twin(双胞胎），显然，气压和气温降水的x轴都是时间，所以我们来让x轴被合并使用，修改后程序为：
fig=plt.figure(figsize=(7,4),dpi=200)
ax1=fig.add_subplot(111)
line1,=ax1.plot(times,temps,'r:',lw=1,label='气温')
bar1 =ax1.bar(times,rains,color='b',label='降水量')
ax2=ax1.twinx()
line2,=ax2.plot(times,pressures,'k-',lw=1.2,label='气压')
plt.legend((line1,bar1,line2),('气温','降水量','气压'),loc='center left',frameon=False,framealpha=0.5)
ax1.set_xlabel('时间 \ h')
ax1.set_ylabel('气温（℃）\降水量（mm）')
ax2.set_ylabel('气压（hPa）')
plt.title("绵竹市某日常规观测")
plt.show()问题解决了。原理是什么——刚才已经讲过了twin，在上面程序的第5行有ax2=ax1.twinx(),这代表新建了一个绘图区，但是两个绘图区共用x轴，按照官网手册介绍，ax2和ax1共用x轴，但是ax1使用左侧y轴，ax2使用右侧y轴。这样，量级不同导致线条起伏程度不够就迎刃而解。
另外还有些装饰性的命令，比如title,label等，按照其单词意思猜测即可，具体参考基础的教程，比如我推荐的莫烦大神的教材。主要是想分享共用坐标轴这一个解决方案，因为我之前犯过这个错误。