学习matplotlib.pyplot笔记，常用contourf

cmap：contourf的参数，控制颜色

gcf：关于整个画布

gca：关于子图

plt.函数名()相当于面向过程的画图方法

axes.set_方法名()相当于面向对象的画图方法

fig,axes = plt.subplots(nrows=1,ncol=2,figsize=(20,8),dpi=80)＃子图结构，画布大小，分辨率

axes[0].legend()子图1显示图例

plt.rcParams["font.family"]="SimHei"＃中文黑体设置,rcParams有关于字体名字，风格，大小的属性

ax.set_可设置刻度范围，刻度，刻度标签，轴坐标标签，表头，图例

ax.tick_params() 可装修轴上的刻度线和轴标签

ax.tick_params("x", labelrotation=10)＃类标旋转10度

ax.spines[].set_可换去轴线，换轴线粗细和颜色

ax.legend()＃图例添加

ax.text()#可在图中指定位置添加标签

ax.annotate()#可添加箭头标注

fromtsize设置字大小的参数

figure想象成一张纸即画布，axes代表的则是纸中的一片区域（可有多个区域，联系subplots）

# 第一种方式，先生成了一个Figure画布，然后在这个画布上隐式生成一个画图区域进行画图，不利于子图零部件的设置。
plt.figure()
plt.plot([1,2,3],[4,5,6])
plt.show()

# 第二种方式，同时生成了Figure和axes两个对象，然后用ax对象在其区域内进行绘图，利于控制。
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3],[4,5,6])
plt.show()

ax.plot#折线图

ax.scatter#点图

另一种写法：

fig = plt.figure(figsize=(16,9))

ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj})

cmap="Spectral_r"，cmap=plt.cm.hot#颜色记录

TypeError: colorbar() missing 1 required positional argument: ‘mappable‘

fig.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap="Spectral_r"), ax=ax)

colorbar模块需要matplotlib.cm模块的支持。

没有子图的时候plt.colorbar()#可以不用输入参数，多查官网

cm.ScalarMappable是什么：

colorbar参数：

fig.colorbar 和plt.colorbar区别

创建一个 GeoAxes 对象的办法是，在创建 axes（或 subplot）时，通过参数 projection 指定一个 ccrs 中的投影

add_feature为GeoAxes 一个用法扩展

Geoaxes是特殊的axes对象，能按指定的坐标系统加载绘制不同形式的空间坐标数据。

Cartopy也有一些缺点，其中之一就是在设置坐标轴标签的时候对于非矩形投影无法设置标签，比如Lambert投影。

ax.add_feature(cfeature.LAKES.with_scale('50m'))#添加湖泊的图像

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TypeError: colorbar() missing 1 required positional argument: ‘mappable‘

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