Python的matplotlib模块绘制图形功能很强大，今天就用pyplot绘制一个简单的图形，图形中包括曲线、曲线上的点、注释和指向点的箭头。 1. 结果预览： ? 2....plt.plot(x, y) # plot在一个figure窗口中添加一个图，绘制曲线，默认颜色 # 绘制离散点 plt.plot(x, y, '.y') # 绘制黄色的点，为了和曲线颜色不一样 x0...解析 1）导入matplotlib模块的pyplot类，这里主要用了pyplot里的一些方法。导入numpy用于生成一些数列。分别给pyplot和numpy记个简洁的别名plt和np，方便使用。...如果没有，则默认为xy注释点。 arrowprops：可选，字典形式，用于在xy坐标和xytext间绘制一个指定形状的箭头，本例中指定一个’- ‘类型的箭头，箭头头部宽和高为0.2/0.4。...以上这篇Python matplotlib绘制图形实例(包括点,曲线,注释和箭头)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
这回我们就教大家如何用python的地图库Cartopy来加载自制shp文件来绘制出正确的中国地图。...Cartopy Cartopy是用来绘制地图和地理空间信息分析的python库，主要介绍一下几个主要功能： 1.设置投影2.增加地图特征3.显示自定义shp 设置投影 Cartopy提供了大量的投影方式...()) # 结合matplotlib调用投影 增加地图特征 Cartopy会有一些现成的地理信息，比如： 1.河流 cartopy.feature.RIVERS2.湖泊 cartopy.feature.LAKES3...通过add_feature来增加以上的地图信息，这些信息带有三种分辨率，分别为110m，50m和10m。...对于正确的地图绘制我们是认真的，包教包会，一定要手把手教到你完全掌握。 因为中国一点都不能少！！！
gdal和cartopy真的是我学python以来装的最麻烦的包。 很多时候我想学习，却感觉无从下手，大佬们的博文一大堆，我看了以后只有一句“卧槽，牛逼”，然后没然后了。...，支持 Python 2.7 和 Python 3，致力于使用最简单直观的方式生成地图，并提供对 matplotlib 友好的协作接口。...常量，为了简化一些非常常见的情况，如大陆海洋国界等cartopy都已经进行了预定义，但需要注意的是直接导入的中国国界线并不是标准的，在使用时需要注意 这些信息带有三种分辨率，分别为110m，50m和10m...gdal来打印出该shpfile文件所具有的属性表，也可以通过arcgis，qgis等GIS软件打开查询 仅绘制山西省 注意在前文中我加粗的那个词“加入”这意味着上文中重点区域突出显示的山西省图层是经过筛选而添加到地图中的...【大自然搬运工】，针对大佬的代码做了一些简化方便大家理解；大佬绘制经纬网好像使用的是matplotlib库，与我之前所讲述的cartopy库绘制不一样。
Python可视化工具概览 基于matplotlib构建的可视化库 ? matplotlib是Python中一个低级可视化工具，其提供了两种绘图方式。其中一种类似MATLAB，通过调用函数直接绘图。...对于第二点，如果生产环境对效率要求较高，可以更换其他库，或者在批量生产时采用多进程的方式来加快处理。 作为Python中使用最广泛的可视化工具之一，matplotlib可以绘制大多数常见的图。...而Seaborn则很好的解决了这个问题。 Seaborn基于matplotlib，提供了一些更美观的配置选项，而且封装了很多统计绘图函数。...Python中一些库则专门处理涉及地理信息图形的工作，比如Basemap，Cartopy等，由于Basemap和Cartopy的处理效率相对较低，处理步骤相对繁琐，geopandas便应运而生。...PyQtGraph是基于PyQt4/PySide和numpy的纯Python图形和GUI库，主要应用于数学/科学/工程应用领域。 PyQtGraph支持2D/3D图形绘制，而且还提供了一些高级特征。
Cartopy 也是一个 python 地图绘制包，同样能完成很多 Basemap 能实现的功能，而且旨在使数据分析及可视化尽可能简单。...打开终端 conda create --name pycartopy python=2.7 matplotlib 这里仅先安装 matplotlib 绘图包，创建好环境之后再安装其它需要的包和 cartopy...安装好后进入环境继续安装需要的库（当然你也可以创建 python3 的环境） activate pycartopy conda install -c scitools cartopy 绘制地图...Cartopy 可以非常简单的创建地图，而不需要像 Basemap 一样先创建 map 实例： import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot...注意：在 PlateCarree 投影平面地图上， New York 和 Delhi 之间的蓝色线并不是直线，这是因为 Geodetic 坐标系是真正的球面坐标系，两点之间的线被定义为在球坐标，而不是
本节提要：关于子图的一些问题、使用path添加示意框线、Cartopy台风实例本土化 一、关于子图的一些问题 在某些时候，我们需要展示某个地区在整个地图中的位置，常规的方法是绘制两幅地图，比如一张为全国地图...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。...唯有一点希望读者注意，在此时ax1与ax2已经不是一类子图了，因为ax2在使用了projection命令之后，已经转变为cartopy中的GeoAxes。...而ax1还是matplotlib中的Axes，在大部分时候，两个容器的命令是一致的，也有一定的例外，这种例外会导致Axes的命令不能对GeoAxes生效，但也不会报错。...另一个即track = sgeom.LineString(zip(lons, lats))一句，使得台风路径变为几何信息，这根黑线和地图线是一类，而不是plt.plot()这样的线条。
Python的绘图功能非常强大，在大气和海洋常常用来绘制一些有关地理方面的图。本片主要介绍python绘制EC数据（grib格式）的的全国降水分布图。...总体流程：首先利用pygrib读取grib数据中的累计降水量数据，然后利用matplotlib进行绘图，其中利用cartopy进行地图shp文件的处理，并绘制南海小地图。...代码如下： #导入需要的包，缺什么就pip安装什么,主要依赖matplotlib、pygrib、cartopy三个包。...import matplotlib matplotlib.use('Agg') import pygrib as pg import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.io.shapereader...WRF中使用SRTM高分辨率的地形资料 构建适合大气与海洋应用的Anaconda环境 WRF后处理：降雨量的说明以及降雨的绘制 python爬取中央气象台台风网当前台风实况和预报数据
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。...在我讲解之前，我推荐大家读一下matplotlib官方文档库里的这一篇文章：《Topographic hillshading》，该文章已经介绍了如何单独基于matplotlib绘制山地阴影图，并给出了不同渲染参数下的渲染效果图...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...下面我们来看一下vert_exag参数，这个参数表征的是顶点的突出程度，这个点的值越大，立体感会越强，但是如果你把它设得太大，也会有一些副作用，来看示例： import netCDF4 as nc import
p.patches(xs='xs', ys='ys', source=geo_source) show(p) 我们通过 GEO 地理数据来绘制地图同样非常方便，但是地图看起来有一些单调，我们把不同的省份绘制成不同的颜色来看看...之上的，而随着 Python2 的不再维护，Basemap 也被 Matplotlib 放弃，Cartopy 随之转正，下面我们主要介绍 Cartopy 工具 Cartopy 利用了强大的 PROJ.4...、NumPy 和 Shapely 库，并在 Matplotlib 之上构建了一个编程接口，用于创建发布高质量的地图 先来绘制一个世界地图 %matplotlib inline import cartopy.crs...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...，真的很给力，当然对于 Pyecharts 还有很多种玩法，就不一一介绍了 综合上面的示例，我们可以看出， Pyecharts 绘制地图最为简单，非常适合新手学习使用；而 folium 和 cartopy
利用python中的cartopy、wrf-python等库，绘制wrf中的土地利用类型。...主要使用了pcolormesh函数进行绘制，绘制效果如下： type3 原始版本 主要参考了Python气象数据处理与绘图：绘制WRF模式模拟所用的土地利用数据来进行绘制。...具体使用的版本如下： cartopy 0.18.0 matplotlib 3.5.1 wrf-python 1.3.3 其他库如下，一般版本也没啥大的限制，就没有一一列举了。...其中还有一些可以继续改进的，包括受cartopy_xlim, cartopy_ylim限制导致四条边上的格点仅显示半个面积，还有颜色调整和优化等一系列工作。...如果大家有其他思路和改进方法的，欢迎积极投稿和分享~~ Reference [1] [Python气象数据处理与绘图：绘制WRF模式模拟所用的土地利用数据] (https://mp.weixin.qq.com
它对Basemap、cartopy、xarray、pandas等气象常用的绘图库进行导入和封装，使组图、子图的绘制变得简单，对于气象人来说十分便捷。...地球科学的科研工作常需要添加地图背景，python一般使用matplotlib和cartopy画地图，画一个简单地图可以使用如下代码，绘制结果如图。...其绘制效果与matplotlib一致，但代码行数却不到matplotlib的一半，可见其简洁性。...通过使用format函数可以将属性传递到所有的子图中，从而进行统一调节。其他细节设定可见如下网址。...如用Python来绘制出NCL的图片风格，下面是一个简单的例子。
按照官网的说明，geoplot库包是基于matplotlib、cartopy的高级地理封装包，类似seaborn是matplotlib的高级封装包。...其实如果不能修改线宽，还不如直接用matplotlib和cartopy硬画。...fig=plt.figure(figsize=(2,2),dpi=500) ax=fig.add_axes([0,0,1,1]) 接下来绘制桑基图和地图以及末端的散点： gplt.sankey(ax=ax...但是geoplot的sankey命令最终是基于matplotlib的line2d类，这个类的线宽参数linewidth只能接受标量而不能接受可迭代的量，所以宽度是不能随每根线而变化。...封装好的地理桑基图的绘制可定制化效果比较差，matplotlib自带的桑基命令不能和cartopy一起用。只能迂回到注释语句annotate或者arrow来画比较像的地理桑基图。
Python地理信息库包—— Cartopy 一、简介 在前面的教程中，我们已经讲解了常用的二维型数据的可视化方法。...作为胶水语言，在Python中，目前还在使用的地理可视化库包尚有basemap、cartopy、geopandas等，但由于basemap是基于Python 2，而2已经不再维护，这意味着basemap...而geopandas是基于pandas的，属于商务图表利器，但对于气象科研，显得力不从心。现在仅介绍basemap接班者cartopy。 ?...二、Cartopy的安装 在前面已经推荐大家使用conda安装更新库包，从几个Python交流群反馈来看，请尽量不要混用pip与conda来安装库包，反复在pip和conda之间横跳最为致命。...四、实际操作 千读不如一练，Python气象绘图显然也是如此，下面通过简要的一幅小图，我们来直观感受cartopy的运作。
正因如此，台风在科研和业务工作中是研究的重点。希望这次台风路径可视化可以给予大家一点点帮助。...as plt from matplotlib.image import imread from matplotlib.animation import FuncAnimation import matplotlib.lines...as mlines import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.ticker import...原创不易如果你觉得本篇文章有那么点帮助，希望可爱的你可以再看、转发。 ? ? python绘图 | 7大类50个详细示例掌握python常用可视化 ?...对于气象专业读研和选导师的几点建议 ? 模型预测的未来气候变化情景，靠谱吗？ ----
本节提要：关于如何利用matplotlib+cartopy绘制酷炫的三维地图。 ---- ---- 这是我在比较久远之前看到的问题。...首先必须明确一点，matplotlib的axes3D这个投影中 ，是不能用add_geometry这个功能来直接将读取到的shp文件添加上去的。...所以我在s站上查到了cartopy库包的开发人员直接给出的回答。我们不直接开讲怎么绘制，而先回忆在不久之前的推文中，我们使用过的一个功能。...而在matplotlib中，path是可以转化成patch的，而polygon就是patch的一种。但是显然，上述只是一个简单的解释为什么这几样之间可以相互转化。...其他两种与我们的习惯不符合，所以很少使用。
但是，有时候这并不能满足我们的需求，比如我作为某地级市的预报员，绘制该市降水图时，为使图片整洁，一般不希望多出其他市县。...二、数据读取接口 Cartopy提供了一个基于pyshp的接口以实现对地理文件的简单读取和操作： from cartopy.io.shapereader.Reader import Reader reader...为什么需要加一个r在前面呢？这是因为电脑比较笨，不给绝对地址，他可能找不到。...不过，因为当时我是单独绘制的，所以市县信息是查出来，单独存放在字典里，然后通过scatter和text命令将站点打印出来： nameandstation={"恩施":[109.5,30.2],"利川"...现在是从头至尾全部绘制，然后我们按照在Python气象绘图教程特刊（一）中的方法，查出图层属性： ?
文件为.nc格式，需要使用Python中的netCDF4或者xarray库包来读取。...第一种本质上是将数据扣出一块，只绘制这一块，速度大大提高。 为什么要插这一句嘴，实际上有助于我们在接下来绘制剖面图时理解切片操作。...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...下面通过一个程序讲明，注释直接在程序中： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import xarray as xr import cartopy.crs...现在各位应该知道绘制剖面图技巧了，无论有多少维度，只保留感兴趣的两维，其他维度都做降维处理，处理完的数据变为二维，二维数据直接传入ax.contourf（）中画图。
作为一个数据艺术家以及有经验的Python程序员，我们可以从matplotlib、Seaborn、Bokeh和ggplot这些库里面选择一些来使用。...默认的颜色表在matplotlib 2.0中有一些改进，可以在这里查看： http://matplotlib.org/style_changes.html 当然，有些matplotlib的颜色表不支持一些不错的参数...或者你也可以通过下面的指令进行安装： $ conda install -c scitools cartopy 2....在影响图中，影响会决定绘图点的大小。影响大的点往往具有高残差和杠杆。...延伸阅读《Python数据分析实战》 点击上图了解及购买 转载请联系微信：DoctorData 推荐语：面向实际问题的Python数据分析实践指南，通过丰富的实例、大量的代码片段和图例，可以帮助你快速掌握用
这种方法的过程都是如下： 通过地图库包获取当前shp文件信息→将geometry转化为path→绘制等值线→使用得到的path对等值线的collection进行裁剪。...maskout库包就是对上述流程的优化和功能增强，特别是优化后的maskout库包还可以裁剪兰勃脱、麦卡托等其他投影。当前白化原理简略即如此。...这里和其他几种不一样，其他几种直接将点减掉了，所以其他几种不能回复原来的网格维度，而这里可以回复原来的网格维度。...而salem库包则是裁剪最为简便的，而且裁剪之后的数据不会改变维度和形状。 geopandas裁剪由于自身函数属性的限制，对点状数据的裁剪效果最好。...mod=viewthread&tid=42437&extra=page%3D1 Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 python绘图 | salem一招解决所有可视化中的掩膜(Mask
as plt import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.mpl.ticker...= plt.figure(figsize=(20,18)) # 设置地图投影为PlateCarree ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 绘制填充等值线图...matplotlib.cm.register_cmap(name=cname, cmap=cmap) Out[48]: In [57]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cartopy.crs as...= plt.figure(figsize=(20,10)) # 设置地图投影为PlateCarree ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 绘制填充等值线图
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