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Python | 绘制影像地图（Basemap）

NCL是UNIX/Linux系统中最常用的气象绘图工具，它在python中有PyNIO和PyNGL两个包。目前NCL已经停止支持，被GeoCAT代替，但python的两个包还在。...： 下面为大家介绍三个绘图实战案例，帮助大家绘制发表论文所需的图表，达到出版水平。...主要介绍三个例子： 全球地震数据绘图：单点矢量数据 格陵兰冰盖数据绘图：坐标变换与colorbar 陆面过程数据处理：nc文件读取，用shp文件裁剪数据 USGS全球地震数据集 美国政府维护着一系列来自最近地震事件的地震实时数据的接口...# 使用Python的csv模块模块处理数据，这简化了使用csv文件的过程。...如果你有linux系统，并且安装好了netcdf的库，可以用ncdump将netcdf文件整个转换为文本文件，可以用ncdump -h快速查看文件头。

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气象数据处理：NetCDF文件处理

NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。...所谓自描述就是自带属性信息，这和一般的雷达基数据格式不同，一般的雷达数据也是二进制的，但不是自描述的，而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式，而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。...:"'+ "wrfout_v2_Lambert.nc" + '":SST') 但是按照上述方式读取出变量之外，无法直接用于绘图和其他处理，因为变量类型和之前的方法输出的变量类型不同： type(lon)...读取数据之前，可以先查看以下文件中包含了哪些信息： ncinfo('F:\wrfout_v2_Lambert.nc'); ? 数据信息为结构体，其中包含了各维度信息，包含的变量及属性等信息。...Format 表示文件格式为 classic netcdf文件。

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meteva，这可能是气象萌新最需要的python库

案例：1.1 站点数据读取：以micaps3类数据为例 1.3 格点数据读取：以era5的nc数据为例 1.7 grib 数据处理简单流程：使用era5 girb格式为例 数据操纵 如何进行气象数据的插值操作...案例：1.2 站点数据绘制：以micaps3类数据为例 如何绘制格点数据图？案例：1.4 格点数据绘制 ：以era5的nc数据为例 地图白化如何操作？...可以干什么 博主主要用于读取micaps数据与绘图 ,就业之后可用于业务评分。...title: 图像的标题，默认为None，表示无标题。 threshold: 阈值，用于显示大于阈值的散点，默认为2。 min_spot_value: 最小的散点值，默认为0。...开源库众多正是python的魅力所在。 完整文件与代码后台回复'meteva'，探索不同的库，用不同的、更简洁的方法实现需求，这一过程你会收获良多。

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R语言Circlize包绘制和弦图

描述： par函数用于设定或询问绘图参数。参数设定可通过par(参数名 = 取值)或par(赋值参数列表)的形式进行。...如= TRUE且没有其他变量， 则返回当前绘图设备下已设定好的绘图参数。...缺省为cex.main = 1 第三类参数 cex.sub 相对于当前的cex设置，放大图副标题。缺省为cex.sub = 1 第三类参数 col 设置绘图颜色。...缺省为mex = 1 第二类参数 mfcol,mfrow 设置小图数量与位置，取值为数值型向量c(nr, nc)形式，表示把图分为nr行nc列个小图，图 形顺序按列排（mfcol）或按行排（mfrow）...2行所有值改成很小的值 > mat[, 3] <- 1e-10 # 将第3列所有值改成很小的值 > > chordDiagram(mat) > circos.info() # 显示绘图的对象，

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使用Python处理NetCDF格式文件

NetCDF 数据的特性包括： 自描述性：即 netCDF 文件包括关于其中所含数据的信息，如捕获数据元素的时间以及使用的测量单位。...NetCDF 文件处理工具 其中列出的ncdump可以查看NetCDF文件中的变量和属性等信息，ncview，panoply可以对NetCDF文件中的变量进行简单的可视化，如果需要对NetCDF文件进行裁剪...复杂的数据处理工作和二维可视化可以使用matlab，python或NCL，三维可视化可以使用VisAD，Vis5d，IDV等。 处理nc文件的工具很多，此次仅利用python来讲一下如何处理nc文件。...如果你还没安装netCDF4，可以通过以下命令安装： pip install netcdf4 #or conda install netcdf4 本文以netCDF4-python为例。...= nc.Dataset(fn, 'r') # 默认为读文件，此处 'r' 可省略 # 读取相关变量 lat = data.variables['lat'][:].data lon = data.variables

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Python中seaborn pairplot绘制多变量两两相互关系联合分布图

因为我是将数据存储于.csv文件，所以我这里用pd.read_csv来实现数据的导入。我的数据在.csv文件中长如下图的样子，其中共有107行，包括106行样本加1行列标题；以及10列。...，column_names是导入的数据在Python中我希望其显示的名字（为什么原始数据本来就有列标题但还要再设置这个column_names，本文下方有介绍）；header=0表示.csv文件中的0行...GAIA'] sns.pairplot(my_data[joint_columns],kind='reg',diag_kind='kde')   其中，第一句是定义我们想要参与绘制联合分布图的列，将需要绘图的列标题放入...以kind和diag_kind分别选择'reg'和'kde'为例，绘图结果如下： ?   以kind和diag_kind分别选择'scatter'和'hist'为例，绘图结果如下： ?   ...个人感觉第一幅图好看些~   不过，由于参与绘图的变量个数比较多，因此使得图中的字体有点看不清。

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Python - 使用 Matplotlib 可视化在 NetworkX 中生成的图形

“draw（）” 方法接收图形 'G' 作为变量，并生成网络的可视输出。默认情况下，函数 'draw（）' 采用弹簧放置算法来放置元素。它显示了具有预设视觉特征的绘图。...来自库 'matplotlib.pyplot' 的 'show（）' 函数调用用于显示构建的图。根据运行脚本的条件。 最终，程序将图表存储为名为“文件名.png”的图片文件。...此功能使用户能够定义文件名和格式（如 PNG、JPEG、PDF）来存储绘图。在这种情况下，图表将保留为 PNG 格式的图片，标题为“filetitle.png”。...第 4 步：将图形的绘图保存在文件中。 步骤5：显示图形的绘图。...我们指示子图行数和列数（在本例中为一行和两列）以及图形大小。 这有助于我们将绘图区域划分为多个部分以显示不同的图形。 现在，是时候在第一个子图上绘制原始图形了。

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超硬核的 Python 数据可视化教程！

Seaborn 是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，seaborn可以用短小的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图 其他库还包括 Bokeh...保存图表到文件 利用plt.savefig可以将当前图表保存到文件。例如，要将图表保存为png文件，可以执行 文件类型是根据拓展名而定的。...其他参数还有： fname：含有文件路径的字符串，拓展名指定文件类型 dpi：分辨率，默认100 facecolor,edgcolor 图像的背景色，默认‘w’白色 format：显示设置文件格式（'png...df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D']) df.plot() #plot会自动为不同变量改变颜色...subplots：将各个DataFrame列绘制到单独的subplot中 sharex，sharey：共享x，y轴 figsize：控制图像大小 title：图像标题 legend：添加图例，默认显示

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如何在Python里用ggplot2绘图

但是，如果您经常使用Python，那么实现图形语法将非常具有挑战性，因为在流行的绘图库(如matplotlib或seaborn)中缺少标准化语法。...在确定要可视化的数据之后，必须指定感兴趣的变量。例如，您可能希望在x轴上显示一个变量，在y轴上显示另一个变量。第三，您必须定义要使用哪种类型的几何对象(简称geom)。...facet指的是子图的规范，也就是说，在单独的图中，将数据中的多个变量相邻地绘制在一起。统计转换主要指在图表中包含汇总统计信息，例如中位数或百分位数。坐标描述了不同的坐标系。...接下来，我们定义变量“class”将显示在x轴上。最后，我们说我们要使用一个条形图，其中的条形图大小为20，以可视化我们的数据。...plotnine在其y轴上使用disp（发动机排量，单位为升）在其x和hwy（高速公路英里/加仑）上显示二维绘图，并根据变量类对数据进行着色。

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数据科学 IPython 笔记本 8.4 简单的折线图

8.4 简单的折线图 原文：Simple Line Plots 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook...也许最简单的绘图是单个函数y = f(x)的可视化。在这里，我们将首先看一下这种类型的简单绘图。...轴域（plt.Axes类的实例）就是我们在上面看到的：带有刻度和标签的边界框，它最终将包含构成我们可视化的绘图元素。在本书中，我们通常使用变量名fig来引用图形实例，而ax来引用一个或一组轴域实例。...我们现在将深入探讨，如何控制轴域和线条的外观的更多细节。 调整绘图：线条颜色和样式 你可能希望对绘图进行的第一个调整，是控制线条颜色和样式。plt.plot()函数接受可用于指定这些的其他参数。...标注绘图 作为本节的最后一部分，我们将简要介绍图表的标签：标题，轴标签和简单图例。

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罕见！WRF计算LWC与IWC及可视化

； 1000是将kg/kg換成g/kg； dens为密度，在一般WRFOUT中没有直接输出 在大气科学研究中，了解大气中液态水含量（LWC）和冰态水含量（IWC）的分布对于理解和预测天气现象非常重要。...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。...然后，通过将这些变量与空气密度相乘，我们可以得到LWC和IWC的质量（以克/千克为单位）。...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。...In [3]: # 读取WRFOUT文件 ncfile = Dataset("/home/mw/input/wrfout3385/wrfout_d02_2022-07-14_1300.nc") #

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【数据可视化】Matplotlib 从入门到精通学习笔记

Imsave 将数组另存为图像文件。 Imshow 在数轴区域内显示图像。...x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。...通过指定轴的颜色和宽度，从而对进行显示格式设置，比如将所有轴的颜色设置为 None，那么它们都会成为隐藏状态，或者也可以给轴添加相应的颜色。...x 轴的数值范围设置为（0到10)； set_ylim() 将 y 轴的范围设置为（0到10000）。...通俗地讲，它反映的是一个变量受另一个变量的影响程度。 散点图将序列显示为一组点，其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点，则由图表中不同形状或颜色的标记符表示。

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从零开始学习PYTHON3讲义（十二）画一颗心送给你

（内容需要，本讲使用了大量在线公式，如果因为转帖网站不支持公式无法显示的情况，欢迎访问原始博客。） 《从零开始PYTHON3》第十二讲 上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算。...请把下面的代码加到plt.show()语句之前： #为某条曲线增加注释文字 plt.text(1.3, 0.9, 'sin(x)',color='b') #为整个图增加标题 plt.title('y=...第二行代码视为整个画面增加一个标题，标题会显示在图片的上方中间的位置，第二个参数给了个字体尺寸，其实第二个参数可以没有，那样的话会自动给出一个适合标题的尺寸，一般都适于大多数情况使用。...建议你自己定义一个函数，把复杂的公式，使用Python描述出来。注意因为要绘图，所以通常都是需要使用数值计算库而不是符号计算库。...plt.title('y=ax+b', fontsize=16) #将绘制好的图显示出来 plt.show() 整体的程序结构跟上面画正弦函数的几乎相同。

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R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

=c(2,2)的矩阵，如果k=1） assocplot(x)Cohen–Friendly图，显示在二维列联表中行、列变量偏离独立性的程度 mosaicplot(x)列联表的对数线性回归残差的马赛克图 pairs...绘图参数 很多时候，你可能需要调整图形的显示方式。R的绘图参数几乎可以定制图形的任何显示（如标题，坐标轴，颜色，字体等）。 R 拥有一个数目很大的图形参数列表。..., left, top, right), 缺省值 为c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1) mfcolc(nr,nc)的向量,分割绘图窗口为nr行nc列的矩阵布局,按列次序使用各子窗口 mfrow同上...="n"则设置y-轴但不显示(有助于和axis(side=2, ...)联合使用) 低级绘图命令 R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形...,type="n")绘制一个“空白”的图形, 然后用低级函数来添加点,坐标轴,标签等： 低级绘图命令 R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形

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R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

=c(2,2)的矩阵，如果k=1） assocplot(x)Cohen–Friendly图，显示在二维列联表中行、列变量偏离独立性的程度 mosaicplot(x)列联表的对数线性回归残差的马赛克图 pairs...R的绘图参数几乎可以定制图形的任何显示（如标题，坐标轴，颜色，字体等）。 R 拥有一个数目很大的图形参数列表。该列表包括控制线条样式，颜色，图形排列和文字对齐等方面的参数。...left, top, right), 缺省值 为c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1)mfcolc(nr,nc)的向量,分割绘图窗口为nr行nc列的矩阵布局,按列次序使用各子窗口mfrow同上,但是按行次序使用各子窗口...）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形（比如辅助线，拟合线）或文字等。...,type="n")绘制一个“空白”的图形, 然后用低级函数来添加点,坐标轴,标签等：低级绘图命令R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形

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Mastercam X2基本操作

1．标题栏 标题栏用来显示当前文件的名称，可以显示出文件路径，当文件没有被保存时，标题栏仅显示当前软件的版本。...Ctrl+F1 环绕目标点进行放大 F1 选定区域进行放大 Alt+F1 全屏显示全部图素 F2 以原点为基准，将视图缩小至原来的50% Alt+F2 以原点为基准，将视图缩小至原来的80%...1．将边界盒所在的图层2隐藏，设置新图层为构图层，将其命名为“分模线”，该图层用来放置分模线。 2．选择【绘图】－【曲面曲线】－【所有边界】命令，选取实体面，将实体面边界线提取。...6．单独显示分模线所在的图层，选择【转换】－【平移】命令，平移复制分模线，为后续工作的封口面创建做准备。 7．将视图旋转，选择【绘图】－【绘制曲面】－【平面修剪】命令，根据曲线创建曲面。...4．保存NCI文件，可以设置文件名。 5．保存NC文件，可以设置文件名。 6．系统自动打开NC文件，可以查看并修改NC程序。

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