Python绘制南极投影（及散点热力图）

最新推荐文章于 2023-09-30 21:02:57 发布

原创

最新推荐文章于 2023-09-30 21:02:57 发布 · 2.5k 阅读

22 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #线性代数 #机器学习

这篇博客展示了使用matplotlib和cartopy库创建南极洲地图的详细过程，包括南半球的整体投影图以及三个特定区域的子图。地图上用散点图标记了数据点，并根据`info_dict`中的`cor`值进行颜色编码。此外，还使用了色标来表示数值，并突出了显著的点（p值小于0.05）。地图特征如海岸线清晰可见，且网格线和坐标轴标签经过了定制。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.path as mpath
import matplotlib.ticker as mticker
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
import cartopy.mpl.ticker as cticker
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import seaborn as sns
sns.set(style='whitegrid')
font = {
   
   'family' : 'Times New Roman',
        'color'  : 'black',
        'weight' : 'normal',
        'size'   : 25,
        }
fig1 = plt.figure(figsize=(18,14))

######################################################################整体投影图
leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (-180,180,-60,-90)
img_extent = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat]
#以下我仅展示了左半部分，右半部分基本一致，在此省略
f1_ax1 = fig1.add_axes([0.21, 0.26, 0.77, 0.51],projection = ccrs.SouthPolarStereo())
gl=f1_ax1.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True,
                  linewidth=1, color='gray', alpha=0.5, linestyle='--')
gl.ylocator = mticker.FixedLocator([-70, -80])
f1_ax1.set_extent(