python 泰勒图

搬运的搬运的搬运的！

忘了从哪里参考的了，储存一下o(*￣▽￣*)ブ

定义函数后期调用，这样在一页多图的时候代码能短一点。

1、定义函数

#定义函数
def tar(ax,r,std):ax.set_thetalim(thetamin=0, thetamax=90)r_small, r_big, r_interval=0,1.5+0.1,0.5  #横纵坐标范围，最小值 最大值 间隔ax.set_rlim(r_small,r_big)rad_list=[0,0.2,0.4,0.6,0.7,0.8,0.85,0.9,0.95,0.99,1] #需要显示数值的主要R的值minor_rad_list=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.65,0.7,0.75,0.8,0.85,0.86,0.87,0.88,0.89,0.9,0.91,0.92,0.93,0.94,0.95,0.96,0.97,0.98,0.99,1] #需要显示刻度的次要R的值angle_list = np.rad2deg(np.arccos(rad_list))angle_list_rad=np.arccos(rad_list)angle_minor_list = np.arccos(minor_rad_list)ax.set_thetagrids(angle_list, rad_list)for i in np.arange(r_small, r_big, r_interval):if i ==1:ax.text(0, i, s='\n' + 'REF', ha='center', va='top') #text的第一个坐标是角度（弧度制），第二个是距离else:ax.text(0, i, s='\n' + str(i), ha='center', va='top') ax.text(np.pi / 2, i, s=str(i) + '  ',ha='right', va='center') ax.set_rgrids([])labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()ax.grid(False)angle_linewidth,angle_length,angle_minor_length=0.8,0.02,0.01tick = [ax.get_rmax(), ax.get_rmax() * (1 - angle_length)]tick_minor = [ax.get_rmax(), ax.get_rmax() * (1 - angle_minor_length)]for t in angle_list_rad:ax.plot([t, t], tick, lw=angle_linewidth, color="k")  # 第一个坐标是角度（角度制），第二个是距离for t in angle_minor_list:ax.plot([t, t], tick_minor, lw=angle_linewidth, color="k")  # 第一个坐标是角度（角度制），第二个是距离# 然后开始绘制以REF为原点的圈，可以自己加圈#circle = plt.Circle((1, 0), 0.25, transform=ax.transData._b, facecolor=(0, 0, 0, 0), edgecolor='gray',linestyle='--', linewidth=0.8)#ax.add_artist(circle)# 绘制以原点为圆点的圆圈：circle4 = plt.Circle((0, 0), 0.5, transform=ax.transData._b, facecolor=(0, 0, 0, 0), edgecolor='grey',linestyle='--', linewidth=1.0)circle5 = plt.Circle((0, 0), 1, transform=ax.transData._b, facecolor=(0, 0, 0, 0), edgecolor='grey',linestyle='-', linewidth=1.5)circle6 = plt.Circle((0, 0), 1.5, transform=ax.transData._b, facecolor=(0, 0, 0, 0), edgecolor='grey',linestyle='--', linewidth=1.0)ax.add_artist(circle4)ax.add_artist(circle5)ax.add_artist(circle6)#ax.set_xlabel('Normalized')ax.text(np.deg2rad(40), 1.75, s='Correlation', ha='center', va='bottom', rotation=-45)  # 这里的网格包括：以原点为圆点的圆圈。首先绘制从原点发散的线段，长度等于半径ax.plot([0,np.arccos(0.4)],[0,3],lw=1,color='gray',linestyle='--')ax.plot([0,np.arccos(0.8)],[0,3],lw=1,color='gray',linestyle='--')# 画点，参数一相关系数，参数二标准差 ax.plot(np.arccos(r[0]), std[0], 'o',color='r',markersize=10, label='2')ax.text(np.arccos(r[0]-0.05), std[0], s='2', c='r',fontsize=13) # 标数字，可不要ax.plot(np.arccos(r[1]), std[1], 'o',color='g',markersize=10, label='3')ax.text(np.arccos(r[1]-0.05), std[1], s='3',c='g', fontsize=13)ax.set_ylabel('Std (Normalized)',labelpad=32)

2、绘图，子图1*2

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import cmapsplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号#绘图
fig=plt.figure(figsize=(12,8),dpi=300)
plt.rc('font',family='Arial',size=13)#调用函数
ax1=fig.add_subplot(121,projection='polar')
ax1.text(0.6,0.1,'(a)',fontsize=15)
tar(ax1,r1,st1)ax2=fig.add_subplot(122,projection='polar')
ax2.text(0.6,0.1,'(b)',fontsize=15)
tar(ax2,r2,st2)plt.savefig('D:/talor.jpg',bbox_inches="tight",dpi=300)
plt.show()

结果：（例图没画点也没有子图）

2023.4.12更新：

多个模式的情况，可更改定义函数中描点的代码（如下），其余不变。

# 画点，参数一相关系数，参数二标准差 cdd1_ave_r,cdd1_ave_std_ratio
for i in range(1,r.shape[0]+1):ax.plot(np.arccos(r[i-1]), std[i-1], 'o',color='b',markerfacecolor='none',markersize=4, label=str(i)+' '+models[i-1],zorder=1)ax.text(np.arccos(r[i-1]-0.02), std[i-1], s=str(i), c='b',fontsize=8,zorder=1)# markerfacecolor='none'，空心圆，删掉为实心圆# label为数字+模式名，models为包含所有模式名的list# zorder=1，空心圆会被泰勒图内灰线盖住，zorder设置级别，小值会被大值覆盖。# 同时从32行开始，每个circle命令的最后都加上zorder=0.

在图的下方绘制【数字+模式名】图例：

ax1.legend(loc=3, # 位置bbox_to_anchor=(-0.2,-0.65), # -0.2：离画面左边缘的距离；-0.65：离画面下边缘的距离borderaxespad = 0., # 锚点(bbox_to_anchor)与loc指定的框架部分之间的距离ncol=5, # 每行图例的个数frameon=False, # 不要边框)

完结撒花~

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