本例采用的数据是其它投影和区域的 DEM 数据，因此，我们制作经纬度数据以便使用这些数据 使用 linspace 创建等间距的经纬度数组。...1） 使用 meshgrid 转换经纬度为 二维数组 2） 使用 basemap 实例转换经纬度为 mercator 投影 3） 使用 pcolormesh...绘制结果，并且设置最大值和最小值，因此两幅图的结果是相同的 使用 transform_scalar 1） 设置 returnxy 为 True，因此很容易获取新网格的位置 2） 新网格的大小是...此例使用的数据和 shiftdata 例子中使用的数据相同 因为地图覆盖了全球，因此部分输出数组的网格点在地图外 使用 masked = True，这些点将不会有数据，但似乎并没有生效，而且这些点仍然被绘制了...lons 和 lats 是覆盖全球的等间距网格 v10 和 u10 创建后，呈现为南北风向（v10 = 10， u10 = 0）.使用 meshgrid 转换为 二维数组 一旦数据被创建了，可以使用 transform_vector
关闭默认标签与网格 由于三维图默认的设置不美观，我们必须将其全部删除，使用下面这些语句完成这个需求： ax.grid(False) ax.xaxis.pane.fill=False ax.yaxis.pane.fill...由于我们使用的是pcolormesh函数，所以所有的栅格类数据都可以这样进行剖面可视化，经过与平面出图对比，应该是没有多大问题的。...使用plot_surface命令栅格化 在当前的三维投影中，暂时没有axes3D.pcolormesh这个平面图中常用的栅格化绘图函数，但是，我们可以使用plot_surface命令替代这个效果。...，对三维坐标的lon,lat,level进行网格化： Y,Z,X=np.meshgrid(lat,lev,lon) 因为这段程序使用的是我当时学习的原始程序，所以网格化顺序严格与demo相同，后期可以不使用这种网格化顺序...接下来，我们不妨考究这一张图片，以这一张图片看看其主要元素怎么使用单纯使用matplotlib进行仿制。
默认是 100 C 参数对应的是每一个点的值的数组。...默认是 numpy.mean() 函数 bins 函数可以控制计数函数的行为 mincnt 表示绘制每一个 bin（六边形）出现的最小值。...[注8] pcolor 此函数的行为和 pcolormesh 几乎完全相同。...最好使用 returnxy = True 属性来获取地图投影单元的网格 u 和 v 是 左右 和 上下 方向对应的大小 1） u 和 v 是以 knot 为单位的 左右 和 上下 方向的风的大小。...大小相同的数组，那么颜色将随数据变化 cmap 可以设置 colormap linewidth 用于设置 streamplot 的宽，行为类似 color参数 1） 如果为标量，所有的 streamplot
= griddata((x, y), z, (lon_target_grid, lat_target_grid), method='linear') # 绘制投影后的数据 plt.pcolormesh...import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import griddata # 输入wrf的网格 x = data.XLONG.data.flatten...dy + y0) # 使用 pyproj.transform() 将这些网格坐标点从 WRF 模型的投影坐标系转换回经纬度坐标系（PlateCarree投影），结果存储在 our_lons 和 our_lats...plt.pcolormesh(t_new) plt.colorbar() plt.show() 2.2 使用xesmf的多种插值法进行转换对比 import xesmf as xe import xarray...最近邻插值（nearest_s2d）： 优点：最近邻插值是一种简单快速的插值方法，它直接使用最近的一个源网格点的值来进行插值，不涉及其他计算。
当伪计数为1时，一般情况下使用 Lidstone smoothing（莱德斯通平滑）。...在上面的例子中，所得到的是 X 轴上 [0, 1, 2] 和 Y 轴上 [0, 1] 构成的一个 3x2 的网格，共有 6 个点。...matplotlib.pyplot.pcolormesh Create a pseudocolor plot of a 2-D array....pyplot.pcolormesh 用于创建一个 2D 数组的伪彩色图。...pcolormesh要快得多，所以对于大型数组来说，pcolormesh是首选。
利用此库你可以使用 n-variate 和 bicubic插值方法和非结构网格进行 2D、3D和4D插值。...-c conda-forge 通过源码安装 推荐使用 conda 进行安装，会解决依赖问题。...示例 以下是一些官方提供的示例： 2D插值 import os import pathlib import cartopy.crs import matplotlib import matplotlib.pyplot...set_title("Bilinear Interpolated MSS") fig.colorbar(pcm, ax=[ax1, ax2], shrink=0.8) fig.show() 二维常规网格的...bivariate 插值 上例仅是官方提供的一个示例，此外，官方文档提供了更多的示例，具体可以前往官方文档查看更详细的示例。
()、plt.imshow()、plt.pcolormesh())可以帮助我们完成这一目标。...%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') import numpy as np...一般使用np.meshgrid()函数生成x，y数据。...1.4 Smooth Filled Contour 有时我们需要平滑的过渡效果，plt.imshow()函数可以将二维网格数据插值为平滑的图像。...除了plt.imshow()函数，plt.pcolormesh()函数也可以用来绘制平滑的图像效果。
小编研究生期间处理过葵花卫星nc网格数据，前一段时间也有其他同学咨询Python处理nc数据的问题，这次就简单说一下哈，内容如下： Python-netCDF4库处理nc数据 在选择完使用葵花卫星nc数据进行绘制后...首先，我们使用默认的Matplotlib默认的colormap进行绘制，如下： import matplotlib.pyplot as plt max_v = band1.max() min_v = band1...parula colormap 注意：大家可能发现，这里使用ax.imshow() 方法进行绘制，因为我们所获取的数据为二维数组格式。...今天的推文小编主要介绍了： NC网格数据的读取； MATLAB默认parula颜色系的Matplotlib绘制； Matplotlib的colorbar的定制化绘制。...接下来的推文中，小编将使用pcolormesh() 和contour() 方法进行空间(X,Y,Z)学术图表的绘制。
在地图上绘制一个点 通常使用 plot 方法在地图上添加一个点： from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as...numpy 中的函数，用两个数组创建一个矩阵，这是绘图所需要的，其中 x 以列重复，y 以行重复 contourf 利用 x，y 及 data 矩阵使用默认的 colormap （jet）进行绘图，并且进行自动分级...data 数组的极端值表示 color scale 的极端值 2）列表中的值对应每一层。...默认每一个label的颜色和等值线颜色相同 pcolormesh from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as...数据使用的是 contourf 例子中的数据 colormap 使用的是 contour 例子中的colormap 注意： pcolor 和 pcolormesh 非常相似。
它有以下几个特点： 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家使用，可在各种环境中重复使用 建立在 NumPy，SciPy 和 matplotlib 上 开放源码，可商业使用 - BSD license...模型选择：比较，验证，选择参数和模型，常用的模块有：grid search（网格搜索）、cross validation（交叉验证）、 metrics（度量）。它的目标是通过参数调整提高精度。...花萼宽度）作为 y 轴，并求出 y 轴的最大值与最小值 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 # 使用 x 轴的最小值、最大值、步长生成数组...，y 轴的最小值、最大值、步长生成数组 # 然后使用 meshgrid 函数生成一个网格矩阵 xx 和 yy（xx 和 yy 的形状都一样） xx, yy = np.meshgrid(np.arange...=(8, 6)) # 使用 pcolormesh 函数来填充颜色，对 xx，yy的位置来填充颜色，填充方案为 Z # cmap 表示使用的主题 plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap
前言 1.使用os库循环读取文件夹下的wrf数据，并用nc库的dataset读取,可使用wrf_list = [Dataset(f) for f in wrf_files] ，wrf_files是os...读取形成的文件列表 2.使用wrfpython的getvar读取多个wrf文件的RAINC，RAINNC，RAINSH，利用cat将多时次数据合并 例如，RAINC = getvar(wrf_list,...或者通过for循环计算然后将数组叠加也可。...shrink=1) cbar.set_label('Rainfall (mm)', fontdict={'size':20}) cbar.ax.tick_params(labelsize=20) # 添加经纬度网格线...作图，更多细致的作图敬请自己实现，以下示例小时降水量的组图绘制 此处使用了xarray的data.diff计算每小时的降水量 wrfout中的降水变量都是累计降水量，因此需要根据用后一时次减去前一时次才能得出这小时下了多少
前言 很多时候我们需要拿模拟数据和站点图作对比，那就需要把模拟数据插值到站点 今天来尝试两种WRF数据插值到站点的方法并使用meteva进行简单绘图 方法一：xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点...dy + y0) # 使用 pyproj.transform() 将这些网格坐标点从 WRF 模型的投影坐标系转换回经纬度坐标系（PlateCarree投影），结果存储在 our_lons 和 our_lats...((x, y), z, (our_lons, our_lats), method='cubic') # 绘制投影后的数据 plt.pcolormesh(z_target_grid) plt.colorbar...matplotlib或者参考两种micaps站点数据的简单绘制方法 就使用而言，xesmf无疑是更简单的，并且插值后直接是xarray数组省去一步。...因为使用的插值方法不同就不作比较了，xesmf和griddata都有几种插值方法，感兴趣的读者可自行探索。 实际上在meteva的插值就使用了两种：最临近插值与双线性插值。效果好坏还需大家自行试验。
添加一列数据到 arrin 数组中以填充经度 -180 到 180 之间的空隙。 losin 是包含经度的一维数组。...从上图中可以看出，执行 addcyclic 函数后，lons 数组多了 390 ，这就是为了使全球构成一个循环而添加的，390 与 30 代表同一个点。 ? data 数组中添加了灰线标记的一列。...这一列和data数组的第一列是相同的。 colorbars 添加 colorbar，效果类似于 matplotlib 中的 colorbar。...在地图上的字段可以使用 colorscale 来解释。其值可以是 contourf，pcolormesh，contour 等。如果为 None，将呈现最后绘制的字段。...fig 表示和 colorbar 相关的 figure ax 表示要设置 colorbar 的 axes （译注） 大部分 matplotlib.colorbar 的参数均可使用，比如 label
概要 1.使用Satpy读取TROPOMI数据；2.讨论使用pcolormesh和imshow画图的区别和注意事项。...朝曦dawn[1]比较懒，写完博客不想翻译了，就直接搬过来咯 = = 注：Satpy的TROPOMI header目前不支持读取latitude_bounds和longitude_bounds，后续朝曦.../api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.pcolor.html#matplotlib.axes.Axes.pcolor [3] pcolormesh: https://matplotlib.org.../api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pcolormesh.html [4] imshow: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html...[5] contourf: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.contourf.html [6] Pyresample:
如果需要旧行为，请使用 multiarray.correlate。 返回： outndarray a 和 v 的离散互相关。 另请参见 convolve 两个一维序列的离散线性卷积。...pcolormesh（https://matplotlib.org/stable/api/_as-gen/matplotlib.pyplot.pcolormesh.html#matplotlib.pyplot.pcolormesh...pcolormesh（https://matplotlib.org/stable/api/_as-gen/matplotlib.pyplot.pcolormesh.html#matplotlib.pyplot.pcolormesh...）绘制直方图，并使用hexbin（https://matplotlib.org/stable/api/_as-gen/matplotlib.pyplot.hexbin.html#matplotlib.pyplot.hexbin...pcolormesh（https://matplotlib.org/stable/api/_as-gen/matplotlib.pyplot.pcolormesh.html#matplotlib.pyplot.pcolormesh
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from...neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors = 15 , weights='distance')clf.fit(X, y) #用KNN来拟合模型，我们选择K=15，权重为距离远近h = .02 #网格中的步长..., yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) #生成网格型二维数据对...#将预测的结果在平面坐标中画出其类别区域Z = Z.reshape(xx.shape)plt.figure()plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=cmap_light)# 也画出所有的训练集数据...fit(X, y)Z1 = clf1.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z1 = Z1.reshape(xx.shape)plt.figure() plt.pcolormesh
引言 在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后，有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程，这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列，具体为真实值和使用三个模型计算的预测值...实现颜色和数值间的对应关系 在绘制多子图共用colorbar时，最重要的就是对颜色映射进行设置，这里使用了matplotlib.color.Normalize()进行颜色和数值对应设置。...先看一下使用默认设置的结果，每个子图对应一个colorbar。效果如下： ?...至于其他拟合线、EE等的设置，可以参考之前的文章Python-matplotlib 学术散点图 EE 统计及绘制 Python-matplotlib 学术散点图完善 03....values.ravel() #真实值 y = test_data['model01_estimated'].values.ravel()#预测值 #计算点密度 #np.vstack:按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新的数组
超参数选择主要有随机搜索、网格搜索等方法。 ② 网格搜索 网格搜索指将主要参数以及这些参数的主要取值，通过穷举法产生不同组合，计算并比较预测结果，来寻找这些参数的最优组合。...以下是利用网格搜索法，寻找SVM的最优超参数的示例： # 网格搜索示例 import numpy as np import sklearn.model_selection as ms import sklearn.svm...(data[:-1]) # 输入 y.append(data[-1]) # 输出 x = np.array(x) y = np.array(y, dtype=int) # 通过网格搜索确定最优参数组合...fontsize=14) mp.xlabel("x", fontsize=14) mp.ylabel("y", fontsize=14) mp.tick_params(labelsize=10) mp.pcolormesh...它的理论依据是，如果样本点集足够大，那么通过随机采样也能大概率地找到全局最优值，或其近似值。随机搜索一般会比网格搜索要快一些，但是和网格搜索的快速版一样，它的结果也是没法保证的。
Matplotlib Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。...Matplotlib 绘图解剖（Plot Anatomy） Plot 工作流程（Workflow） 使用 matplotlib 创建绘图的基本步骤 import matplotlib.pyplot as...在大多数情况下，子图符合您的需求。子图是网格系统上的轴。...interpolation='nearest', vmin=-2, vmax=2) output_30_0.png # 二维数组的伪彩色图...axes2[0].pcolor(data2) # 二维数组的伪彩色图 axes2[0].pcolormesh(data) # 绘制轮廓 CS = plt.contour(Y, X, U) # 绘制填充轮廓
通过这篇文章，你不仅能够理解水汽通量散度的物理意义，还能够掌握如何使用 Python 和相关气象库计算和可视化这一关键变量。...项目目标 本项目的主要目标是： 计算水汽通量散度 使用 ERA5 再分析数据，结合 metpy 和 xarray 等 Python 库，计算大气 500 hPa 层的水汽通量散度。...绘制水汽通量散度图 将计算结果可视化，使用 cartopy 库绘制水汽通量散度的空间分布图。...result = matplotlib.axes.Axes.pcolormesh(self, *args, **kwargs) 3.5 绘图升级版 如需查看代码请按照温馨提示操作 4....['latitude'] lon = ds['longitude'] # 计算水汽通量 qx = q * u qy = q * v # 计算网格间距
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