使用matplotlib画色斑图

几个要点

1、原始数据是站点数据，故要用插值法转成格点数据

2、涉及到指定地图范围的色斑图，必须用到地图白化，借鉴原文：哔哩哔哩搜索摸鱼气象& Pthon 白化绘图基础，这里就不粘贴了，涉嫌广告。

3、绘制等值线用函数Axes.contour(*args, data=None, **kwargs)

等值线填图用函数Axes.contourf(*args, data=None, **kwargs)

先贴一张成品图：强降水次数分布图

代码涉及到的数据有一个降水的excel文档，和一个本市的分县shp文档

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.interpolate import Rbf  # 径向基函数 ： 将站点信息插到格点上 用于绘制等值线import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib as mplimport cartopy.crs as ccrs  # 默认投影
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
import geopandas as gpd
from matplotlib.path import Path
from cartopy.mpl.patch import geos_to_pathplt.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# 数据准备
df = pd.read_excel(r'C:\……\rain.xlsx')  # 读取Excel
lon = df['Lon']
lat = df['Lat']
count = df['PRE_1h_Count']# 绘图准备
olon = np.linspace(114.5, 115.75, 100)  # 经纬坐标，0.05°分辨率 114°到117°0.05分辨率是有60个格点
olat = np.linspace(29.5, 30.5, 80)  # 纬度坐标，0.05°分辨率
olon, olat = np.meshgrid(olon, olat)  # 生成坐标网格 meshgrid网格化
func = Rbf(lon, lat, count, function='linear')  # 插值函数 调用Rbf插值函数中的 cubic 插值法linear
count_new = func(olon, olat)  # 插值
# count_new[count_new < 0] = 0   # 如果插值有可能涉及到负数，那么将其设置为0# 画布及绘图声明
fig = plt.figure(figsize=(12, 8), facecolor='#666666', edgecolor='Blue', frameon=False)  # 画布
proj = ccrs.PlateCarree()ax = fig.add_subplot(111, projection=proj)  # 绘图区# 色彩定制
clevs = [10, 20, 30, 40, 50]  # 自定义颜色列表
cdict = ['#87CEFA', '#1E90FF', '#4169E1','#000080']  # 自定义颜色列表 '#A9F090','#40B73F','#63B7FF','#0000FE','#FF00FC','#850042'
my_cmap = colors.ListedColormap(cdict)  # 自定义颜色映射 color-map
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(clevs, my_cmap.N)  # 基于离散区间生成颜色映射索引#  绘制等值线、等值线填色
cf = ax.contourf(olon, olat, count_new, clevs, transform=proj, cmap=my_cmap, norm=norm)
# c1 = ax.contour(olon, olat, count_new, levels=[35], colors='purple', linewidths=3, linestyles='--', transform=proj)
position = fig.add_axes([0.77, 0.15, 0.03, 0.2])  # 位置【左，下，宽。高】
plt.colorbar(cf, cax=position)  # 颜色参照表
position.set_yticklabels((10, 20, 30, 40, 50))
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter(zero_direction_label=True))
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.set_xticks(np.arange(114.4, 115.8, 0.2), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticks(np.arange(29.4, 30.4, 0.2), crs=ccrs.PlateCarree())
# ax.gridlines()  # 显示背景线# 边界白化
shp = gpd.read_file(r'C:\……\420200.shp',encoding='utf-8')  # utf 8 编码 或gbk编码  a = shp['geometry'][shp['name'].isin(['**区','**区','**区','**区','**县','**市'])]
# 生成裁剪路径 – 关键操作1
path_clip = Path.make_compound_path(*geos_to_path(a.to_list()))
# 将裁剪路径应用到图层 – 关键操作2
[collection.set_clip_path(path_clip, transform=ax.transData) for collection in cf.collections]
# 绘制多边形边缘线
ax.add_geometries(a, crs=ccrs.PlateCarree(), facecolor='none', edgecolor='black')plt.show()

之前一直研究一个maskout.py文件，总是不能正常白化，干脆去学习了下白化的原理，其实也不难，就是程序最后几排的代码，关键要对自己的shp文件有一个了解，才能得出正确的边界，并且白化用的python包，安装的有时候会不成功，需要多试几次。

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