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python画图中函数 python画图( 二 )

IT技术数据


例如，您可以使用以下代码将背景设置为黑色：
turtle.bgcolor("black")
您也可以使用fillcolor()函数来设置画布的填充颜色 。例如，您可以使用以下代码将画布的填充颜色设置为黑色：
turtle.fillcolor("black")
此外，您还可以使用pencolor()函数来设置画笔的颜色 。例如，您可以使用以下代码将画笔的颜色设置为黑色：
turtle.pencolor("black")
总之，要将背景变成黑色，您需要使用Python海龟画图中的bgcolor()函数，并将“black”作为参数传递给该函数 。此外 ， 您还可以使用fillcolor()和pencolor()函数来设置画布和画笔的颜色 。
Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据 。
按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：
在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据，那么
需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan
因此，当数据存在缺测数据时 ， 通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足 。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用 。
另外，
也可以直接将a中缺失值全部填充为0 。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()
其实也就是一行的事 ， 根据需要指定维度即可 。
皮尔逊相关系数：
相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算 。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：
这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度 。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现 。
其中a[time,lat,lon]，b[time]
(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：
slop:回归斜率
intercept：回归截距
r_value：相关系数
p_value： P值
std_err：估计标准误差
直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算 。
python中plt.post是什么函数2018-05-04 11:11:36
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串
format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)
plt.show()
结果
**kwards：
color 颜色
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小 等等
plt.plot([5,4,3,2,1])
plt.show()
结果
plt.plot([20,2,40,6,80])#缺省x为[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
结果
plt.plot()参数设置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明

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