How to draw precipitation map in python

''' File Name： draw Description： 图形绘制。十分有用，对于工作中实验性的项目，可以快速展示效果。如果使用java，还需要配合前端展示。 ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 模块取别名 # 直方图 def draw_hist(): mu = 100 sigma = 20 x = mu + sigma * np.random.randn(20000) # 样本数量 plt.hist(x, bins=100, color='green', normed=True) # bins：显示有几个直方，normed是否对数据进行标准化 plt._show() # 条形图 def draw_bar(): y = [20, 10, 30, 25, 15] # Y轴数据 index = np.arange(5) # X轴数据，也可以是index = [0,5] plt.bar(left=index, height=y, color='blue', width=0.5) plt.show() # 折线图 def draw_plot(): x = np.linspace(-10, 10, 100) # -10到10，100个点 y = x ** 3 # x的3次幂 plt.plot(x, y, linestyle='--', color='orange', marker='<') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() # 散点图 def draw_scatter(): x = np.random.randn(1000) y = x + np.random.randn(1000) * 0.5 plt.scatter(x, y, s=5, marker='<') # s表示面积，marker表示图形 plt.show() # 饼状图 def draw_pie(): labels = 'A', 'B', 'C', 'D' # 4个模块 fracs = [15, 30, 45, 10] # 每个模块占比例 plt.axes(aspect=1) # 使x、y轴比例相同 explode = [0, 0.5, 0, 0] # 突出某一部分区域 plt.pie(x=fracs, labels=labels, autopct='%.0f%%', explode=explode) # autopct显示百分比 plt.show() # 带图例 def draw_with_legend(): x = np.arange(1, 11, 1) # x轴坐标，1开始，11结束，步长为1 plt.plot(x, x * 2) # 第一条线，x,y坐标 plt.plot(x, x * 3) plt.plot(x, x * 4) plt.legend(['Normal', 'Fast', 'Faster']) # 设置图例，与上面的线对应 plt.grid(True, color='green', linestyle='--', linewidth=1) # 绘制网格 plt.show() # start if __name__ == '__main__': # draw_hist() # draw_bar() draw_plot() # draw_scatter() # draw_pie() # draw_with_legend()

''' File Name： draw_3d Description： 3D绘图 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 3D 绘制 def draw_3D(): fig = plt.figure() # 定义一个窗口 ax = Axes3D(fig) # 绘制3D坐标 # 设置x、y、z的值 x = np.arange(-4, 4, 0.25) y = np.arange(-4, 4, 0.25) x, y = np.meshgrid(x, y) # x-y 平面的网格 r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2) z = np.sin(r) # z值 # 做出一个三维曲面，并将一个 colormap rainbow 填充颜色，之后将三维图像投影到 XY 平面上做一个等高线图 # rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度。 ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 添加 XY 平面的等高线 ax.contourf(x, y, z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax.set_zlim(-2, 2) plt.show() # 展示 # start if __name__ == '__main__': draw_3D()