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Python绘制地图专用库（Cartopy）

', shrink=1, ax=ax,ticks=ticks,cax=cax,orientation='horizontal') plt.show() 区域绘图 import...font", **font) config = { "mathtext.fontset":'stix', } rcParams.update(config) files=r'J:\HiGLASS...LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)#使ax具有经纬度格式...ticks=[0,50,100,150,200] cax = fig.add_axes([0.125, 0.135, 0.775, 0.03])#色标参数 cb=fig.colorbar(map_car..., extend='both', shrink=1,orientation='horizontal',ax=ax,ticks=ticks,cax=cax) cb.ax.tick_params

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Python-matplotlib 多子图共用colorbar

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。...可以看出，每个子图对应的值颜色都是不同，这样不利于对比，采用matplotlib.color.Normalize()操作后就可有效解决此问题： #将颜色映射到 vmin~vmax 之间 norm = matplotlib.colors.Normalize...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....详细代码多子图共用colorbar的详细代码如下： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.cm

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Python兰伯特投影中国区域等值线图（含南海小地图）

import numpy as np import xarray as xr import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt import...maskout2 import maskout import lambert_ticks from scipy.interpolate import Rbf from cartopy.io.shapereader...import Reader from cartopy.mpl.gridliner import LATITUDE_FORMATTER, LONGITUDE_FORMATTER from matplotlib...import rcParams config={"font.family":'Times New Roman',"font.size":16,"mathtext.fontset":'stix'} rcParams.update...maskout.maskout_areas(originfig=con, ax=ax, shp_path=shp_mask, area_str=area_str, proj=proj) b=plt.colorbar

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Python可视化 | 温度、水深&CTRL向量空间分布图

欢迎大家关注气象水文科研猫 1 Map T_CTRL import numpy as np import scipy as sp from matplotlib import pyplot as plt...mpl_toolkits.basemap as bm # Scipy's io module needed to load MATLAB data from scipy import io from matplotlib...import rcParams config={"font.family":'Times New Roman',"font.size":14,"mathtext.fontset":'stix'} rcParams.update...(c1,shrink=0.99,orientation='vertical',pad=0.02,aspect=30,extend='both') b.set_ticks(isobars) b.set_label...(c1,shrink=0.88,orientation='vertical',pad=0.02,aspect=30,extend='both') cbar.set_ticks(isobars) cbar.set_label

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还在对Matplotlib繁琐的图层设置感到烦恼！？快来看看这个Python绘图工具包吧

ProPlot 库介绍 ProPlot 实例演示 ProPlot 库介绍使用Python-matplotlib绘制图表时，默认的颜色以及格式主题只能帮助我们熟悉绘图函数，而想要设计出优秀的可视化作品...那样对每一个绘图属性进行设置，其提供的format() 函提供一次更改所有设置的格式化方法。...(m, label='column 1', ticks=0.5, loc='b', col=1) fig.colorbar(m, label='columns 2-3', ticks=0.2, loc=...'b', cols=(2, 3)) fig.colorbar(m, label='stacked colorbar', ticks=0.1, loc='b', minorticks=0.05) fig.colorbar...(m, label='colorbar with length ticks=0.1, loc='r', length=0.7) 效果如下： ?

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基于Python的NCEP再分析数据的中国区域白化（含南海小地图）

@author:Developed by Haolisheng, 2020.12.18,tianjin ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as...import rcParams config = {"font.family":'Times New Roman', "font.size": 12, "mathtext.fontset":'stix...ccrs.PlateCarree(),cmap='gist_rainbow') clip=maskout31.shp2clip(c11,ax,'F:/Rpython/lp27/data/china0') cbar=plt.colorbar...c11,shrink=0.99,aspect=20,fraction=.03,pad=0.01) #aspect控制bar宽度，fraction控制大小比例,pad控制与图的距离 cbar.set_ticks...(np.arange(-5,5.001,1)) #设置colorbar范围和刻度标记间隔 cbar.ax.tick_params(labelsize=12, direction='

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Python绘制卫星降雨散点密度图

":'Times New Roman',"font.size": 16,"mathtext.fontset":'stix'} rcParams.update(config) # 读取数据 import...100) scatter=ax.scatter(x,y,marker='o',c=z,edgecolors='',s=15,label='LST',cmap='Spectral_r') cbar=plt.colorbar...import rcParams config = {"font.family":'Times New Roman',"font.size": 16,"mathtext.fontset":'stix'}...as plt from matplotlib import cm from matplotlib.colors import Normalize from scipy.stats import gaussian_kde...from matplotlib import rcParams config={"font.family":'Times New Roman',"font.size":16,"mathtext.fontset

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GPM卫星 IMERG 降水产品的简单可视化

GPM IMERG的简单可视化 GPM数据写了下载教程，现在简单试试可视化，毕竟是nc格式数据（下载可选），用起来相对简单 1.1 导入库与查看数据 # 导入库 import numpy as np import...= False # 关闭顶端标签 #gl.ylabels_right = False # 关闭右侧标签 #gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER # x轴设为经度格式...#gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER # y轴设为纬度格式 # 绘制降水数据，设置colorbar levels = np.arange(0, 50, 2) cf...cbar_ax = fig.add_axes([0.80, 0.12, 0.02, 0.8]) cb = plt.colorbar(cf, cax=cbar_ax, ticks=levels) cb.set_label...as plt import matplotlib.ticker as mticker import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as mcolors

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GPM 卫星三级产品的简单可视化

之前GPM数据写了下载教程，现在简单试试可视化，毕竟是nc格式数据（下载可选），用起来相对简单 1.1 导入库与查看数据 # 导入库 import numpy as np import xarray as...= False # 关闭顶端标签 #gl.ylabels_right = False # 关闭右侧标签 #gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER # x轴设为经度格式...#gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER # y轴设为纬度格式 # 绘制降水数据，设置colorbar levels = np.arange(0, 50, 2) cf...cbar_ax = fig.add_axes([0.80, 0.12, 0.02, 0.8]) cb = plt.colorbar(cf, cax=cbar_ax, ticks=levels) cb.set_label...as plt import matplotlib.ticker as mticker import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as mcolors

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Python可视化 | 绘制研究区域DEM地形图

本文则是从全局1分钟网格中以ASCII XYZ格式提取DEM地形数据并绘图： ?...scipy.interpolate import griddata import matplotlib.colors import pandas as pd from matplotlib import...rcParams config = {"font.family":'Times New Roman', "font.size": 16, "mathtext.fontset":'stix'} rcParams.update.../questions/20144529/shifted-colorbar-matplotlib Subclassing Normalize to obtain a colormap with a...vmax=np.max(z)-400,vmin=np.min(z)+250) plt.scatter(x,y,1,z,cmap =cut_terrain_map,norm=norm) cbar = plt.colorbar

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Python空间绘图-Colorbar详解

第八个为ticks,你可以传入一个列表，显示你想展示的刻度，其他刻度将消失。...类似于ax.set_yticks( ). cf=ax.contourf(x,y,z) fig.colorbar(cf,ticks=[0,2,4,16]) ?...第九个为format，用于控制色条上刻度的格式，比如将其保留两位小数： cf=ax.contourf(x,y,z) fig.colorbar(cf,format='%.2f') ?...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.colors...(cs,cax=position,shrink=0.4)#绘制colorbar并省称为cb ax2=cb.ax#召唤出cb的ax属性并省称为ax2,这时ax2即视为一个子图 ax2.yaxis.set_ticks_position

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Python计算气候场、距平场、均方差场（后附气象水文科研猫交流群）

本文作者：南京信息工程大学，马冠龙 1、Python计算500hPa高度场气候场 import pandas as pd import numpy as np import math import matplotlib.pyplot...ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.mpl.ticker as cticker from pylab import * from matplotlib...import rcParams config = {"font.family":'Times New Roman',"font.size": 12,"mathtext.fontset":'stix'}...cfeature.COASTLINE.with_scale('50m')) #湖泊数据 f2_ax1.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5) #地理坐标标签格式...长度，pad 控制colorbar和图的距离 cb = fig.colorbar(ave,shrink=0.42,aspect=30,fraction=.03,pad=0.01) fig.savefig

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超简单的平行坐标图绘制工具推荐~~

[0.0, 0.0, 2.0, 0.5], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [3.0, 2.0, 0.0, 1.0], ] import paxplot import matplotlib.pyplot...( ax_idx=0, n_ticks=15, ) paxfig.set_even_ticks( ax_idx=1, n_ticks=16, precision=...colorbar,方便区分每条线的数值。...Colorbar 使用Pandas DataFrame对象数据绘制 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import paxplot...color_col = 0 paxfig.add_colorbar( ax_idx=color_col, cmap='viridis', colorbar_kwargs={'label

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Basemap工具函数(1)

colorbars 添加 colorbar，效果类似于 matplotlib 中的 colorbar。...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...colorbar 函数会返回一个对象，其具有一些有趣的方法： add_lines 添加 lines 到 colorbar set_ticks 可以改变 colorbar 上 ticks 和 labels...) cb.set_ticks([600, 760, 1030, 1210]) plt.show() ?...fillcolor1 和 fillcolor2 用以设置当 labelstyle 为 'fancy' 时比例尺的颜色 format 设置比例尺上数字格式注意：默认的 cyl 投影无法使用此方法。

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Python在线DEM地形图库harmonica

9000,9000,2000) pc=data.topography.plot.contourf(ax=ax,levels=levs,transform=ccrs.PlateCarree(),add_colorbar...=False,cmap="terrain",extend='both') cbar=plt.colorbar(pc,shrink=0.75,orientation='vertical',extend='...import rcParams config = {"font.family":'Times New Roman',"font.size":16,"mathtext.fontset":'stix'}...rcParams.update(config) import xarray as xr import matplotlib as mpl mpl.rcParams['figure.figsize'] =...(-5,5,1) mfc_contourf=ax.contourf(lon,lat,z,levels=levs,cmap='gist_rainbow',extend='both') cbar=plt.colorbar

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如何绘制wrfout文件的垂直速度变量

plot wspd_contours = ax.contourf(to_np(wspd_cross), cmap=get_cmap("jet")) # Add the color bar plt.colorbar...Use ``matplotlib.colormaps[name]`` or ``matplotlib.colormaps.get_cmap(obj)`` instead....contour plot wa_contours = ax.contourf(to_np(wa_cross), cmap=get_cmap("jet")) # Add the color bar plt.colorbar...Use ``matplotlib.colormaps[name]`` or ``matplotlib.colormaps.get_cmap(obj)`` instead....plot omega_contours = ax.contourf(to_np(omega_cross), cmap=get_cmap("jet")) # Add the color bar plt.colorbar

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ERA5 | 台风 | 基于ERA5数据的台风摩羯的气象动图制作

基于ERA5数据的台风摩羯的气象动图制作前言虽然之前介绍了geogif库制作动图，但是无法解决设置地图和图片精度的问题于是现在出一期基于geocat和matplotlib的era5动图制作项目链接...as animation import numpy as np import xarray as xr from matplotlib import pyplot as plt import geocat.viz...=False) # Create a colorbar cbar = fig.colorbar(cplot, extendrect=True,...orientation="vertical", # ticks=np.arange(220, 320, 5), label=..."", shrink=0.90) # Remove minor ticks from colorbar that don't work well with other

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绘图系列(1)：利用matplotlib绘制等值线图

就以python来开篇，利用python中的matplotlib可视化库来绘制等值线图，并自定义colorbar。...# 先导入所需库 import numpy.ma as nm import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm, colors from...(con, cmap = cmaps, ax = ax, spacing = 'uniform') cax.set_ticks(levels) cax.ax.tick_params(direction...注意：设置不等间距 colorbar 的时候，要注意 contourf 的 norm, spacing 等参数，以及 colorbar 的参数设置，否则不会生效，或者生效了但是 colorbar...(con, cmap = cmaps, ax = ax, spacing = 'uniform') cax.set_ticks(levels) cax.ax.tick_params(direction

3.2K2 1

我用plt.contour()怎么把颜色棒区间显示区间设定为0~17呀？

一、前言前几天在Python白银交流群【王者级混子】问了一个matplotlib作图的问题，问题如下：大佬们，我用plt.contour()怎么把颜色棒区间显示区间设定为0~17呀？...2*( np.sin(X) + np.sin(3*Y) ) fig, ax = plt.subplots() contour = ax.contour(X, Y, data) cbar = fig.colorbar...(contour, ax=ax) cbar.set_ticks(np.linspace(0, 10, 10)) # Set 6 ticks from 0 to 10 (inclusive) # cbar.set_ticklabels...import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm # 创建一个新的图像和坐标轴，这次将颜色条显示在右侧 fig, ax = plt.subplots...(sm, ax=ax, orientation='vertical', label='Data Value', ticks=levels) # 显示图像 plt.show

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Matplotlib数据关系型图表（3）

matplotlib中的热力图：语法：plt.imshow(data, **kwargs) 参数解释： data：要绘制的热力图数据，为2维数组，如7行7列。...示例数据和代码如下： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #构造数据， year = [i for..., labels = y_ticks) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Month') plt.show() 现我们需要将实际数据填充到方格中，并添加colorbar来对应颜色映射..., fontproperties = 'Times New Roman', size = 10) ax1.set_xlabel('Year') ax1.set_ylabel('Month') #添加colorbar...，并设置字体样式和对齐方式 for i in range(len(x_ticks)): for j in range(len(y_ticks)): text = ax1.text

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