三个问题都是一些历史遗留问题，专门留待这一节来解决。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。
学习气象少不了与等值线 (contour line; isoline) 打交道。proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础，可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。下面介绍一个简单的绘制气温的例子：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy import ma from matplotlib import ticker, cm N = 100 x = np.linspace(-3.0, 3.0, N) y = np.linspace(-2.0, 2.0, N) X, Y = np.meshgrid(x, y) # A low hump with a spike coming out. # Needs to have
matplotlib colormap非常强大，比其他软件要更好用 [注1]，但是相当难理解。大多数时候，可以使用颜色列表创建 colormap：
在我们绘制有色阶的图片时，多会用到colorbar这个关联利器，色条可以直接将数值与颜色连接在一起。常用的scatter、contourf是非常适合使用的。第一节我们来简要谈谈常用的colorbar参数，以后例子都基于contourf命令。
在训练好高精度的模型，我们可以通过有效的可视化直观看到分类效果，相比于混淆矩阵等分类指标更加直观。如下示例就可以看出iris数据集的Sepal (花萼）相比 Petal （花瓣）更难分类
主要有两种方法绘制栅格，contour/contourf 绘制等值线或填充等值线图，pcolor/pcolormesh 绘制伪彩色图。
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。add_geometry这个功能是cartopy下的geoaxes才能使用，同理add_feature也不能再3d图中使用。
最近在新增Python数据可视化课程的拓展内容时，发现了一个处理空间数据的超赞工具-「Iris」，下面就给大家详细介绍一下这个工具~~
The topography and bathymetry of the Earth according to the ETOPO1 model. The original model has 1 arc-minute grid spacing but here we downsampled to 0.5 degree grid spacing to save space and download times. Heights are referenced to sea level.
matplotlib.pyplot.contourf(args, data=None, **kwargs)
说到插值大概会提到日常用的scipy的linear和cubic，克里金插值等等 meteva也有插值功能，不论是站点插网格，网格插站点，还是网格插网格统统都有 本文主要测试meteva的IDW与cressman站点插值 并基于插值后的数据测试插值后的白化效果
什么是白化？我在一年前也是头一次接触到这个词语，其实就是将你不需要的部分的等值线、等值线填色、风场、流场等挖去。目前气象领域流行的是花式利用地图shp文件进行操作，达到白化的目的。
Matplotlib是一个数据可视化神器，画图用的。涉及散点图、线图、等高线图、条形图、柱状图、3D图形、饼图、Image图像、灰度图。
在matplotlib和cartopy中，其常见的绘图命令，若是带有颜色映射的collection（s）类，则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表，colorbar即是颜色分析色条，前者只起到对绘图对象上色的功能，后者实现色阶与数值的对应。
今天介绍的是基于CMIP6数据，绘制温度空间趋势图，并叠加显著性检验。文末附有源代码和nc文件下载路径，感兴趣的筒子们可以试试。
在普通的matplotlib的三维投影中，我们似乎并不能获得我们想要的结果，尤其是视觉上的，虽然倾斜了图形，但是文字等标注仍然是二维的，例如下面这张图片：
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图，今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。
import numpy as npimport matplotlibmatplotlib.use(“TkAgg”)import matplotlib.pyplot as pltdef height(x,y):#the height functionreturn(1-x/2+x5+y3)*np.exp(-x2-y2)n=256x=np.linspace(-3,3,n)y=np.linspace(-3,3,n)X,Y=np.meshgrid(x,y) #把X，Y传入网格中,X.shape=nn,Y.shape
有时，使用等高线或颜色编码的区域，在二维中显示三维数据是有用的。有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。本节介绍使用这些的几个示例。 我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数：
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（这是和大气环流一般自西向东相匹配的，所以时间经度图比较少见）。
最初的matlab完美白化的脚本是3年多之前在气象家园论坛发布的。当时是我们大师姐想要用matlab白化，然后就有了最初的版本，但最初的版本不支持m_map。虽然最后给了一个支持m_map的思路，但是没有给出具体实现的完整代码。
你刚开始拿到数据多半不知怎么看结构，一定很疑惑f['Swath/latentHeating'][:]怎么来的 hdf5数据逻辑和nc不太一样， 且看我下面如何操作
首先关于上升的有两个变量，一个是wa，官网的描述是W-component of Wind on Mass Points 单位是m/s
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义等高线高度函数 def f(x, y): return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(- x ** 2 - y ** 2) #return x**2+y**2 # 数据数目 n = 300 # 定义x, y x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) # 生成网格数据 X,
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
对于空间数据，我们感兴趣的往往是其中的某一部分，对于不需要的部分需要做一些掩膜(Mask)。 比如只关注海洋的数值变化，那么陆地上的数值对我其实是一种干扰，就要想办法掩盖掉。又比如我有全国的数据变量，但是只想研究其中某几个省份，那也需要对非相关省份进行掩盖。
本节提要：仿制中央气象台气象服务图片、关于cartopy里的投影与转换、cartopy中extent与boundary。
最近有小伙伴私信小编有没有其他语言(例如C++)的可视化工具介绍？ 考虑到公众号一直强调的工具多元化的思想，我们今后也会不定期推荐其他语言的优秀可视化工具，满足不同同学的使用需求~~，今天，小编就介绍一款基于C++的优质可视化工具-「Matplot++」，主要内容如下：
以上这篇python 连续不等式语法糖实例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。
---- Python-basemap-中国南海小地图： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap import cmaps import shapefile from matplotlib.path import Path from matplotlib.patches import PathPatch import os import maskout2 f
找到了一个对Outlier Detection (Anomaly Detection) 异常值检测（异常检测）的比较好的工具（https://github.com/yzhao062/Pyod），该工具集成了多个算法。
Basemap 特别擅长绘制数值天气模式输出数据，比如 WRF。WRF [注1] 模式是广泛使用的数值预报模式，只要变量名合适，大部分情况下都可以使用其它模式的输出来运行。
绘图系列是为了给出一些图形绘制示例，便于快速绘制一些图形。此系列不受所用语言和工具的限制，可能会使用 python，matlab，ncl，idl以及其它一些语言或是工具。
本文是我在学习莫烦老师视频教程时候整理的笔记。Matplotlib是一个python的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，散点图等。承接上文：
此例使用了STRM的海拔数据。只要了解一下网站设置，很容易使用 ，当然也可以直接下载数据[注1-2]。
在气象研究领域，限制于世界的地貌和人文地理，大部分的气象原始资料是站点分布的。气象站的分布的特点是北多南少（有闲钱建设气象站的国家基本在北半球，陆地基本集中于北半球，世界人口集中于北半球），陆多海少（陆地易于永久和半永久观测站建设，海上的漂浮测站和轮船的观测不稳定）。中国的气象站密度基本与人口密度的漠河-腾冲县线吻合，表现在东多西少，中间多南北少（河北县级气象局的密度比长江以南任何一个省都高，中原地区又高于其他地区，这些牵扯到历史自然地理和人文地理）。
对比使用 Basemap，gdal 和 Cartopy，netCDF4 读取 WRF 模式数据并绘图。
原标题 | Let’s Underfit and Overfit a Machine Learning Model
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。
深度学习被称为人工智能的未来。现在，神经网络被称为通用函数逼近器，也就是说，它们有能力表示这个宇宙中任何复杂的函数。计算这个具有数百万个参数的通用函数的想法来自优化的基本数学。优化可以通过多种方式完成，但在本文中，我们将重点讨论基于梯度下降的优化技术。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None) y = df.iloc[0:100, 4].values y = np.where(y=='Iris-setosa',1
简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。
0.导言 我们都知道，气候研究的时间跨度一般都较长，基本都在30年以上，这就意味着对应的数据集十分庞大，既不能简单地对数据进行描述，也无法轻易地从数据中提取特征。那么面对如此庞大的数据集，我们如何才能
实验： 导入需要用到的python库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 导入数据集 data
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。对于这个教程，大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。
导入模块 import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature i
简单使用下sklearning import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import Perceptron import matplo
本文旨在利用Python编程语言，将山体阴影与雷达速度产品相结合，以探索其可视化效果 环境：python 3.9
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