以下函数可以使用HLS系统绘制调色板。...我对这个图的第一印象是温度和风速似乎是正相关的。 05 查看散点图矩阵 如果你的数据集中变量不是很多，那么查看你数据所有的散点图是个不错的主意。...如你所见，在这个图形的底部，还有可以平移和缩放图形的装置。 07 创建热图 热图使用一组颜色在矩阵中可视化数据。最初，热图用于表示金融资产（如股票）的价格。...09 使用蜂巢图可视化网络图 蜂巢图（Hive Plot）是用于绘制网络图的可视化技术。在蜂巢图中我们将边缘绘制为曲线。我们根据属性对节点进行分组，并在径向轴上显示它们。 有些库在蜂窝图方面很专业。...12 使用影响图高亮数据 类似于气泡图，影响图（influence plot）会考虑到单个数据点拟合、影响和杠杆之后的残差。残差的大小绘制在垂直轴上，并且可以标识数据点是异常值。
以下函数可以使用HLS系统绘制调色板。...五、查看散点图矩阵 如果你的数据集中变量不是很多，那么查看你数据所有的散点图是个不错的主意。通过调用Seaborn或者pandas的一个函数就可以做到。...最初，热图用于表示金融资产（如股票）的价格。Bokeh是一个Python包，可以在IPython Notebook中显示热图，或者生成一个独立的HTML文件。 1....在蜂巢图中我们将边缘绘制为曲线。我们根据属性对节点进行分组，并在径向轴上显示它们。 有些库在蜂窝图方面很专业。同时我们将使用API来划分Facebook用户的图形。...残差的大小绘制在垂直轴上，并且可以标识数据点是异常值。为了更好地理解影响图，可以看下面的这些方程。
car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...分别表示水平（x轴）和垂直（y轴）坐标的数字向量； boxplots # 如为x，则在下方绘制水平x轴的边界箱线图；如为y，则在左边绘制垂直y轴的边界箱线图； # 如为xy，则在水平和垂直轴上都绘制边界箱线图...## 部分参数解释 data, x, y # data指数据框，x、y为数据框中用来绘制图形的变量 combine # 逻辑词，默认FALSE，仅当y是包含多个变量的向量时使用；如为TRUE，则创建组合面板图...merge # 逻辑词或字符；默认FALSE，仅当y是包含多个变量的向量时使用；如为TRUE，则在同一绘图区域合并多个y变量； # 字符为"asis"或"flip"，如为"flip"，则y变量翻转为x...轴刻度，x变量翻转为分组变量 color、fill # 设置点的颜色 palette # 设置线图颜色的调色板；可为灰色调色板"grey"；自定义调色板c("blue","red") # ggsci包调色板
proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础，可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。...想查看变量 T，可以用ds.T 和ds.T.dims，发现变量T的维度包含（"time","lev","lat","lon"）。...要想将变量T在地图上呈现出来，就需要固定前两个维度 "time" 和 "lev" 。选择第一个时刻和最后一个高度层，在 jupyter 中查看ds.T[0,-1] 的内容。...在 ax.colorbar() 中也可传入 colorbar 的参数，如 locator 可以调整数字显示间隔、ticklabelsize 来调整标签（240、256、272等）的大小。...highlight=colorbar 这就是利用 proplot 绘制的第一张气象图了，大家可以多试着调整一下，看看这张图会发生什么变化。
coastlines：在地图上绘制海岸线。 stock_img：给地图添加低分辨率的地形图背景。 add_feature：给地图添加特征（例如陆地或海洋的填充、河流等）。...=180))#全球图像的中央位于太平洋的 180 度经线处 也可以在绘制线条的时候指定线宽 ax.coastlines(lw=0.3)#线条宽度0.3 在地图上添加特征 上面的地图是一个十分粗糙的地图...，cartopy绘制的地图称为子图，在绘制中国地图时候，有时候由于地图大小的限制，我们无法展示部分地区如南海，常规的方法是绘制两幅地图，比如一张为全国地图，一张为局部地图，也就是常说的南海小地图。...常见的subplot和subplot2grid函数一般来说绘制的地图大小是一样的，不容易展示比例大小，所以我们选择add_axes()命令来绘制两个大小不一样的子图。...需要注意的是在绘制时我们需要定义两个extent参数，即分别为总的地图和南海小地图分别定义画布大小绘图范围 extent = [105, 133, 15, 45]#限定绘图范围 fig = plt.figure
有关更改图层顺序的信息，请参见下文。 重复数据集 您还可以将相同的数据集添加两次，作为工作区中的两个单独图层。这样做的一个原因是查看同一数据集的两个不同时间片，以查看随时间的变化。...单波段显示对于查看单个连续变量（如海拔、植被指数（如 NDVI）或降水量）非常有用。...调色板 调色板允许您为数据集中的值范围分配颜色以进行单波段（灰度）显示。调色板是一系列十六进制颜色值。提供两个值明确地设置数据集定义的最小值和最大值的颜色，并且中间的所有值都映射到颜色渐变的线性插值。...打开和关闭顶层的可见性，您将看到这座城市在 26 年期间的增长。 如您所见，在上面的两张图片之间查看时，2011 年的图片比 1986 年的图片具有更大的城市面积。...不同的卫星以不同的频率访问地球上的同一地点。MODIS 图像每天几乎覆盖整个地球。Landsat 仅每 16 天访问一次同一地点。此外，地球上还有一些地方缺少某些卫星的数据。
夏天一到，沿海地区经常会遭到台风的袭扰，可谓苦不堪言。 之前在公众号做过一个关于我国1945~2015年历史台风统计的可视化展示，发现很多有趣的数据，比如说台风登陆最多的城市是湛江。...大数据告诉你，台风最喜欢在我国哪个省市登陆 这次的文章不研究台风数据，而是尝试用Python来绘制台风路径。...主要第三方库 用到的主要工具包有pandas、numpy、matplotlib、cartopy、shapely，前三个库大家可能都熟悉，下面介绍下后两个库的使用场景。...台风路径需要在地图上展示，那么如何获取地图呢？...方式有很多种，既可以用离线的GeoJson数据，也可以用JPG图片，或者第三方库提供的地图。 我这里用的是cartopy内置的地图数据，可以很方便的修改配置属性。
问题提问 在和我们课程学员平时的讨论过程中，课程学员经常会问起： 在科研地图绘制过程中，如何绘制多子图共用colorbar?...绘制南北极地图时，cartopy默认的刻度文本样式太丑了，我想要绕着环形布局的刻度文本样式 在绘制科研地图时，需要局部放大，这个怎么绘制？ 如何在地图上绘制渐变颜色直方图图例？...看到SCI论文中好看的统计配图，真的想学习怎么绘制的？ ···· 这几个问题都是问得比较多，也是大家在实际科研中遇到比较多的绘图问题。...地理多子图绘制案例，我们也在课程中进行了更新，绘制结果如下： 多子图共用colorbar 此外，我们还绘制了在一张地图上添加两个colorbar的示例： 多colorbar样式 南北极刻度标签自定义 Cartopy...我们也给出了具体绘制案例，方便大家快速学习，绘制结果如下： 多局部子图绘制 (PS:这副地图涉及的知识点非常多，大家要好好学) 地图渐变颜色直方图图例绘制 使用直方图作为地图图例的案例，在一些论文期刊中经常见到
众所周知，Python的matplotlib是一个非常全面的制图库，它不仅可以绘制图表、地图，还可以绘制3D效果图，试想一下，如果你在画图的时候，可以将立体地形图作为底图，那逼格噌一下子就上来了，今天我就来教大家画一个立体地形图...，啥也不说，咱先上效果图： 上面这张图是展示了基于matplotlib+cartopy的山地阴影图在不同光影参数下的变化效果。...另外下文代码中会出现cnmaps这个新写的包，如果你对这个包较陌生想要了解这个包的使用方法的请移步我的往期文章：如何用Python优雅地绘制中国的地图 神说：要有光 光，是三维世界最重要的东西，要绘制山地立体图...在我们创建了光源以后，就需要基于该光源对地形数据生成光影对象，通常情况下，对于山地阴影，我们有两个方法可以选择，一个是hillshade，另一个是shade，其中hillshade返回的是以0-1的数字代表的光影明暗特征...当然，对于vert_exag参数，还有另外两个参数会与之配合（或者说制衡），那就是dx和dy，这两个参数的含义是在平面空间上单个顶点的重采样间隔，dx和dy的值越小，图像越能展现原始的数据细节，dx和dy
方便地查看复杂数据集的整体结构 用于构建多绘图网格的高级抽象，可让您轻松构建复杂的可视化 简洁的控制matplotlib图形样式与几个内置主题 用于选择调色板的工具，可以忠实地显示数据中的模式...此特定图显示了提示数据集中五个变量之间的关系。三个是数字，两个是绝对的。两个数值变量（total_bill和tip）确定轴上每个点的位置，第三个（size）确定每个点的大小。..._images / introduction_11_0.png 注意如何在散点图和线图上共享size和style参数，但它们会不同地影响两个可视化（更改标记区域和符号与线宽和虚线）。...这些函数称为“轴级”，因为它们绘制到单个matplotlib轴上，否则不会影响图的其余部分。...最后，在与底层matplotlib函数（如scatterplot()和plt.scatter）直接对应的情况下，其他关键字参数将传递给matplotlib层： ?
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法，下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法，当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库，没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken 首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化 画一张世界地图...，不过渲染速度有些感人，这个就看个人的需求了，如果你对渲染速度有要求，那么 Ployly 可能不是最好的选择~ Cartopy/Basemap 之所以把这两个库放到一起，是因为他们都是基于 Matplotlib...Python 生态系统的数据应用能力和 Leaflet.js 库的映射能力之上的高级地图绘制工具，通过 Python 操作数据，然后在 Leaflet 地图中可视化，可以灵活的自定义绘制区域，并且展现形式更加多样化...GEO 文件，我们直接出入国家名称，就可以自动匹配到地图上，非常方便 再绘制中国地图 c = ( Map() .add("测试数据", [list(z) for z in zip(Faker.provinces
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的，地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用；纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件，如湿层深厚、上干下湿、风向风速等；时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变...在绘制地形填色时，我们使用的是ax.contourf命令，他要求输入横坐标，纵坐标，与横纵坐标有关系的z值。...这样第一个就是二维的，可以直接绘制等值线填色图，第四个就是三维的，不能直接绘制等值线填色图，而只能在提取了某一层之后，变为二维的，才能绘制等值线填色图，如： import xarray as xr ds...，我们现在要绘制一个某个经度的垂直剖面图，说明我们的横坐标应该是纬度，纵坐标应该是高度，但是在气象上一般不使用高度，而是气压层，如925hPa、850hPa、700hPa、500hPa、200hPa等，...接下来是一个五维数据的剖面图绘制，当然其实没什么意义了，但是可以帮助各位读者更好理解切片降维方法 ? 可以看出，这个文件里的z与五个参数有关，所以可以称为五维变量，听起来很可怕实际上很简单。
通过使用WRF模式的输出数据（通常是WRFOUT文件），我们可以计算并绘制LWC和IWC在空间上的分布图。...这可以帮助我们观察和分析云和降水过程中液态和冰态水的分布情况，从而更好地了解大气中的物理过程。...在计算LWC和IWC时，我们需要获取WRF模式输出数据中的相关变量，例如云水混合比（QCLOUD）、冰水混合比（QICE）、雪水混合比（QSNOW）以及空气密度（dens）。...最后，我们使用Python中的科学计算库（如metpy、netCDF4和WRF-Python）以及数据可视化库（如Matplotlib和Cartopy）来进行数据处理、计算和绘图。...这些库提供了丰富的功能，使我们能够方便地从WRF模式的输出数据中提取所需信息，并通过绘制分布图来展示LWC和IWC的空间分布。
12.卡通图 卡通图是一种地图，其中一些专题地图变量——如旅行时间、人口或国民生产总值——被陆地面积或距离所替代。地图的几何体或空间被扭曲，以便传达该替代变量的信息。...14.分级统计图 （不同省份销售利润的高低，由颜色代表） 分级统计地图是一种主题地图，其中区域的阴影或图案与地图上显示的统计变量（如人口密度或人均收入）的测量值成比例。...交叉表显示两个或多个变量的联合分布，它们通常以矩阵中列联表的形式表示。 （由于和excel格式相仿，个人认为是Tableau里最体现造轮子特点的一张图。）...尺寸定义单个气泡，度量定义单个圆的大小和颜色。 33.面板图 面板图是一组类似的图表，整齐地排列在面板中，以帮助我们理解一些包含多个变量的数据。...42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。与条形图一样，每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。
相邻颜色的亮度变化对应于它们用于渲染的数据值的变化。 发散调色板 是由两个连续的调色板(每个调色板具有不同的色调)相互堆叠而成，中间有一个拐点。...在可视化具有两个不同方向变化的数据时，这种调色板非常有用。...2010-2019年美国人口的百分比变化。 由两个色调（拐点为零）的红色（蓝色）构成的发散配色方案比顺序配色方案更合适。 在右侧的地图中，仅根据颜色就可以立即识别正值和负值。...顺序配色方案的最佳用途是渲染值的相对差异。 它不适合绘制使用分类配色方案呈现的绝对值。...下面显示的是三种不同色盲的人是如何查看同一张地图的。 结论 可视化的动力在于讲述数据背后的故事。 只有深思熟虑地运用色彩，才能帮助强化数据故事中的关键论点。
但是从matplotlib这两个函数的底层有一定的局限性，比如下面这两张图的侧面填色就无法绘出： ? ? 前一张图只能画最上面的等值线填色和地图，下面这张的栅格也是无法绘制出来的，只能画地图。...ap=ax[0].pcolormesh(lon,lat,data,cmap='Spectral_r') 这一句，在第一张子图上绘制了一个pcolormesh，并将它返回的图形几何省称为ap。...ax.set_xlabel('经度 (E)') ax.set_ylabel('纬度 (N)') ax.set_zlabel('层次') ax.view_init(elev=35,azim=290)#改变绘制图像的视角...ax.set_xlabel('经度 (E)') ax.set_ylabel('纬度 (N)') ax.set_zlabel('层次') ax.view_init(elev=35,azim=290)#改变绘制图像的视角...但是这个办法有个问题，如果有封闭的polygon则会添加不出来，还没有找到适合的方法来解决这个问题,如果有大神希望能指导一二： ? 六、仿制一张图 ?
包括画指定的等值线（如588）、如何在一个子图里绘制多个contourf、cartopy的刊误。 一、如何画指定的等值线 以前也有人问过，不知道怎么给忘了，昨天又有个同学来问，于是就解决了。...这个方法在最新的matplotlib中是可行的。但是不知道在较低版本的matplotlib与cartopy中是否可行，因为之前曾报错levels的列表中至少要有两个元素。...还可以通过多样化的手段来扩充适用场景。 二、同一张子图中使用两个contourf，尽量少冲突或无冲突 这个问题的出现那就是非常非常久远了，估摸着得有七八个月了。...在一定程度上解决了很久之前的那个问题。 三、cartopy补充 在Python气象绘图教程（二十一）—Cartopy_10我提到过兰勃脱投影下不能强制对齐标签的说法，这是错误的。...全部对齐，不会歪七扭八的了。 针对两个contourf的混合绘制，如果有更好的办法可以后台留言。
EOF分解是一种分析矩阵数据中的结构特征、提取主要数据特征量的方法。 EOF分解的分析对象，就是我们在气象科研和业务工作中，经常要分析各种气象要素场，如海表温度场、气压场、降水场等。...在空间函数 中，它的每一列(如第k列，可表示为 都可以看作为一个典型场，称为一个空间模态(EOF)， 它只跟空间点有关，而与时间无关。...在时间函数 中，它的每一行(如第k行，可表示为 都可以看作是一个时间序列，称为时间系数(PC)。...transpose('lat', 'lon'), np.linspace(-1,1,51),cmap=cmaps.BlueWhiteOrangeRed,transform=ccrs.PlateCarree()) #在第一个地图上绘制第一空间模态的填充色图...ax1 = fig.add_subplot(4, 2, 1, projection=projection) # 为第一个子图添加地图底图 mapart(ax1) # 在第一个地图上绘制第一空间模态的填充色图
人类大脑的一半完全是用于处理可视化信息的。当你给用户展示一张信息图的时候，你已经以大脑的最大带宽路径在影响他了。...2、根据正负值选择合适的绘图方向 绘制水平条形图时，在Y轴左侧绘制负值，在Y轴右侧绘制正值，不要把正负值绘制到轴同一侧。 垂直柱状图同理。 3、从0基线开始绘制柱状图 截断Y轴会导致表达失真。...： 定性调色板最适合显示分类变量。...分配的颜色应该是不同的，以确保可读性。 顺序调色板最适合需要按特定顺序放置的数字变量。使用色调或亮度或两者的组合，可以创建一个连续的颜色集。...发散调色板是两个连续调色板的组合，中间有一个中心值（通常为零）。通常，不同的调色板会传达正值和负值。确保颜色也符合“消极”和“积极”表现的概念。
在上一篇介绍完Bokeh精美可视化作品之后，有小伙伴咨询我能不能稍系统的介绍下如何在地图上添加如柱形图等其他元素的绘制方法？...主要内容涉及以下两个部分： cartography 特征 cartography 图层介绍 cartography 实例绘制 cartography 特征 1....Symbology 地图图层绘制函数，也是cartography最重要的绘图函数之一。每个功能着重于一个单一的制图表达(例如，比例符号或合计表示)，并将其显示在地理参考图上。...该解决方案允许将每个表示视为一个图层，并将多个表示覆盖在同一地图上。每个函数都有两个主要参数： x：空间对象（最好是sf对象。 var：要映射的变量的名称。...如果变量包含在SpatialDataFrame中，则通过spdf参数处理sp对象；如果变量位于需要连接到SpatialDataFrame的单独data.frame中，则通过spdf，spdfid，df，
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