【气候软件】Python8：绘制面积图和填充图

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。

$ W, S) V# x3 ^( B; y

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("···")

  
  ' C: r- H2 E/ W  J

只要按照以上六步，基本绘图没有问题！！！

! f+ ~, O8 g$ ^- t6 x

绘制面积图和填色图

（有的时候需要画这种交差的填充图，能直观地表达差值的变化和含义。）

下面直接上代码（关于代码的解释已在注释中详细说明，应该能理解）：

• 
  
• 
  , l& r" K/ M8 i0 T! I
• 
  . U. U& Y' S9 J7 \, c4 Z
• 
  " @+ u, X. j) y
• 
  / @  k4 s( u, \+ p/ m7 d3 p
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  . P2 Z3 O5 ]( `' m6 ?
• 
  5 ~) w& |. j, h" _6 K% [7 a2 h
• 
  4 R1 p% v6 @7 u7 s& ]
• 
  , J- L9 O* p6 s/ ?$ ~0 W; `! _
• 
  
• 
  # B/ C8 r% l- q- \0 g- o; y
• 
  0 P, b+ ~5 p1 }- j3 S( p
• 
  6 n/ H* h  R/ b3 c6 A
• 
  1 \2 }& k: D+ v' Q2 q
• 
  
• 
  9 o: w5 j% o: K
• 
  $ {8 Z" W, l1 g" S# I4 A( o9 v8 X
• 
  
• 
  ( G" H, P; Z2 X% [/ F  @
• 
  
• 
  
• 
  5 A7 G. @8 ]/ l, C  P
• 
  * ]( r, t7 z8 Z5 M5 ~7 ~3 s
• 
  
• 
  - b$ _! C+ r9 u6 o7 h7 q- t
• 
  0 A' m0 C$ R/ ~0 N) K) m
• 
  
• 
    @  F; i( t) w/ {+ m3 L
• 
  8 E$ D6 V3 c( E$ F5 F, |9 ]
• 
  0 T5 k' b8 z7 w! S
• 
  
• 
  + _' s1 z: V8 D: ^2 c" l
• 
  
• 
  , R1 x- r- M' f* z# a
• 
  : @' V8 u* a* N9 j
• 
  5 b: G$ e/ Y" Z5 ^
• 
  
• 
  
• 
  7 R, ?, I" r* P9 l: S$ p" K
• 
  & L% j) S9 l; K- ?0 K6 w
• 
  3 Z& F2 p) O5 p7 ]* j
  

#引库importnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltimportpandas aspd#中文及负号处理plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#画布fig = plt.figure(figsize=(15,6), dpi=200)ax1, ax2 = fig.subplots(1, 2)#数据x = np.arange(0.0, 2, 0.01)y1 = np.sin(2*np.pi*x)y2 = 1.2*np.sin(4*np.pi*x)#绘图#子区域1绘制限定区域填充图labels = ["Fibonacci ", "Evens"] ax1.plot(x, y1, ls='-', lw='2', c='k', label='$y1$')ax1.plot(x, y2, ls='--', lw='2', c='r', label='$y2$')ax1.legend(loc='upper right', fontsize=10)   #图例位置#ax1.set_xticks([])  #取消横轴刻度#ax1.set_yticks([])  #取消纵轴刻度ax1.set_title('fill between where')  #图标题ax1.set_xlabel('x')   #横坐标标题ax1.set_ylabel('y')   #纵坐标标题#填充图还支持限定条件下的区域填充ax1.fill_between(x,y1=y1,y2=y2, where=(y1>=y2), color='skyblue')  #对y1>=y2的区域填色ax1.fill_between(x,y1=y1,y2=y2, where=(y2>=y1), color='yellow')   #对y2>=y1的区域填色#添加标注。xy：标注箭头想要指示的点，xytext:描述信息的坐标ax1.annotate('y1>y2', xy=(0.3, 0), xytext=(0, -0.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01))ax1.annotate('y2>y1', xy=(1.7, 0), xytext=(1.8, 0.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01))#子区域2绘制堆积面积图ax2.stackplot(x, y1, labels=labels, color='yellow') #堆积面积图ax2.set_title('area picture')  #图标题ax2.set_xlabel('x')   #横坐标标题ax2.set_ylabel('y')   #纵坐标标题#出图plt.show()