#画contour图 CS = ax.contourf(X, Y, Z, [4,8],colors=['blue','lightsteelblue','white'],extend='both') # 画轮廓线 CS = ax.contour(X, Y, Z, [4,8],colors=['blue','lightsteelblue','white'],extend='both') plt.clabel(CS,f
◆ colorbar的基本绘制 在matplotlib中，通过matplotlib中的函数可定制colorbar的外观。colorbar的绘制可以通过多种方式实现，首先，你需要指定一个对象来绘制colorbar，这个对象可以是任何使用了cmap（色彩映射）的函数，例如contour、contourf、quiver等。此外，还有一些参数可以用于定制colorbar的外观和行为。drawedges参数用...
ax.contourf(lon,lat,height,levels=lev,norm=norm3,cmap=cmap_new,extend='both')ax.set_extent(extent) 上下两种命令,出图应该是完全一样的,但是最好用上面这种,理由如下:第二种不对导入的数据做取舍,那么程序在绘图时,就会将全球都绘制出来,然后再裁剪边界,这样出图效率大概慢十倍。第一种本质上是将数据...
extend设置为both的colorbar extend设置为neither的colorbar 其他更多参数可以参考官方文档。 2. colorbar的简单绘制: colorbar(contourf,drawedges=True,orientation='vertical',spacing='uniform') 其中需要指定绘制colorbar的对象,可以是任何使用了cmap的对象,比如contour、contourf、quiver等。 drawedges表示是否需要在颜...
于是我分析了我的代码中的contourf中对应的X,Y和Z,才发现果然问题出现在这里: cp=ax.contourf(lon,lat,ws[i,::],zorder=0,transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmap,levels=levels,extend='both') 1. 这段代码在完成三维数组的绘制时完全没有问题,但是不巧的是,我这次绘制的是四维数组,而其中的ws[i,::...
colorbar(cf,extend='both') 第五个参数为缩放参数shrink,从0-1,色条将会按照输入值被缩放: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cf=ax.contourf(x,y,z) fig.colorbar(cf,shrink=0.5) 第六个参数为距离参数pad,该参数控制色条与子图的间距: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
参数extend # 色条展示尖角的参数extend,他可以使色条展现出角的形状,其可选命令both表示两头都变尖,max表示数值大的那头变尖,min表示小的那头变尖。 cf=ax.contourf(x,y,z,extend='both') fig.colorbar(cf,extend='both') 1. 2. 3. 参数shrink ...
温度 zi = griddata(x,y,z,xi,yi) CS1 = p.contour(xi,yi,zi,range(-30,43,2),linewidths=0.5,colors=['w']) level = range(-30,43,2) p.clabel(CS1,level[1::2],fontsize=10,inline=1,colors='black') CS = p.contourf(xi,yi,zi,range(-30,43,2),cmap=p.cm.jet,extend='both'...
cs=ax.contourf(olon,olat,rain_new,levels=np.arange(900,2000,100),cmap='GnBu',extend='both')#画图 clip=maskout.shp2clip(cs,ax,r'E:\dijishi\cn_province.shp',420000)#白化 二、再分析资料绘制等值线 这里提供了两个再分析资料,一个是sst,一个是地表温度,都是nooa的nc资料。再分析资料其实就...
('110m'))c1 = ax.contourf(lon, lat, eof1.squeeze(), zorder=0, extend='both', levels= np.arange(-3, 6.5,0.5), norm = mcolors.TwoSlopeNorm(vmin=-3, vmax = 6, vcenter=0.5), cmap= plt.cm.RdYlBu_r,transform=ccrs.PlateCarree())position=fig.add_axes([0.2, 0.35, 0.5, 0.015]...