【气候软件】Python6：Cartopy和matplotlib包绘制气象图中图

气象数据可视化主要依靠matplotlib做绘图，其他库包为辅助，包括数据处理的，地理信息处理的等等。

绘图主要有六步（“六部曲”）（不是绝对的方法，视具体情况使用）:

• 引入库包：import matplotlib.pyplot as plt

• 设定画布：fig=plt.figure()

• 导入数据：之前已有介绍导入nc文件格式数据（【气候软件】Python读取气象数据 NetCDF文件（***.nc））和导入txt文本格式数据（【气候软件】Python2：读取TXT文本格式的数据）。

• 线图命令：plt.plot(x,y,lw=,ls=，c=,alpha=)

• 出图：plt.show()

• 存图：fig.savefig("···")

  
  6 W# D. _6 T% V* Q) `

只要按照以上六步，基本绘图没有问题！！！

! n7 w8 q2 o7 V# e% s1 S0 K$ N
& H- X3 o3 l4 s- G

Cartopy是一个Python包，用于地理空间数据处理，以便生成地图和其他地理空间数据分析。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，用于创建发布质量的地图。cartopy的主要特点是面向对象的投影定义，以及在投影之间转换点、线、向量、多边形和图像的能力。

绘制简单气象地图

Cartopy公开了一个接口，可以使用matplotlib轻松创建地图。

1. 使用anaconda安装Cartopy库：

• 
  " m6 `5 n% J' C, \& d/ m: G7 L
  ' E) |% X4 J/ ?4 m7 e4 `

conda install Cartopy
' U  A; Q& F$ q/ g/ B

  m- j- K; n% V3 o3 c5 m5 D

2. 工作在多图形(figures)和多坐标系(axes)

MATLAB和pyplot都有当前图形(figure)和当前坐标系(axes)的概念。所有的绘图命令都是应用于当前坐标系的。gca()和gcf()(get current axes/figures)分别获取当前axes和figures的对象。通常，你不用担心这些，因为他们都在幕后被保存了，下面是一个例子，创建了两个子绘图区域(subplot)：

例：绘制图中图

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  / X9 ~+ F* r4 @1 \* I
• 
  2 ^0 N. @4 [3 b2 d
• 
  
• 
  
• 
  & U( E& p3 Y& ?  t" b
• 
    I4 Z5 |6 r" x% g2 b. y2 c. r8 Q
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• 
  
• 
  8 g9 ~7 G' G6 @0 z
• 
  
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  8 z! n1 W: [8 T
• 
  . H+ T2 v4 K& v3 a3 T% F
• 
  6 i7 p, S& z3 D. f( o+ X
• 
  & F9 C6 Y* W( U, t. p1 |/ q6 l
• 
  9 i  s0 j" c! h7 m& z$ Z& j
• 
  
• 
  % T# ?: S! ?5 K+ F
• 
  
  

importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportpandas aspd#新建figurefig = plt.figure()  #默认的画布大小#读取某地1979-2019年年平均气温数据共40年data = pd.read_csv("annual tem.txt", skiprows=1, sep='\s+', header=None, names=['year', 'sta1', 'sta2'])print(data)x = data.yeary1 = data.sta1y2 = data.sta2#新建区域ax1#figure的百分比,从figure 10%的位置开始绘制, 宽高是figure的80%left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8#获得绘制的句柄ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax1.plot(x, y1, 'r')ax1.set_title('station1 annual mean temperature')#新增区域ax2,嵌套在ax1内，看一看图中图是什么样，这就是与subplot的区别left, bottom, width, height = 0.62, 0.15, 0.25, 0.25#获得绘制的句柄ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax2.plot(x, y2, 'b')ax2.set_title('station2 annual mean temperature')plt.show()

' {) S9 n+ M; {- n. P! s5 T# e% h