问题提问
在和我们课程学员平时的讨论过程中,课程学员经常会问起:
这几个问题都是问得比较多,也是大家在实际科研中遇到比较多的绘图问题。下面针对每个问题给出解答:
这种图形类型在科研绘图中,特别是地理图表中,经常用到,绘制的难点是无法确保一个colorbar能够准确替代所有的子图数值映射。
这个时候我们只需设置数值映射函数中的最大、最小值以及level等级即可。
地理多子图绘制案例,我们也在课程中进行了更新,绘制结果如下:
多子图共用colorbar
此外,我们还绘制了在一张地图上添加两个colorbar的示例:
多colorbar样式
Cartopy默认的南北极刻度标签有些不美观,我们提供了多种方法完成了刻度标签环形设置,使绘图结果更加美观和符合出版需求,如下:
刻度标签环形设置
多子图地图的另外一个常用案例是地图中的几个局部区域进行单独绘制,特别是在设置不同投影坐标下的设置。我们也给出了具体绘制案例,方便大家快速学习,绘制结果如下:
多局部子图绘制
(PS:这副地图涉及的知识点非常多,大家要好好学)
使用直方图作为地图图例的案例,在一些论文期刊中经常见到,特别是将直方图使用渐变颜色表示,并用一个colorbar进行表示。
这种图形索要表示的图层信息非常多,群里的学员需求也蛮高的,经过探索,我们最终也完成了绘制,可视化结果如下:
渐变直方图图例
PS:这幅图涉及的知识点也非常多,都是一些细节且绘图中经常用到的点,大家仔细学习~
以上介绍的图形类型都是免费更新到我们的Python可视化课程课程中。
想要学习的同学可以微信扫码参与我们的课程哈:
Python可视化课程
看到好看的统计图表,我们的学员就经常@我,所以我们也开展了这个系列课程,好看的、经常用的统计图表,我们都进行复现,目前已经更新了很多类型,如下:
分组多类别P值统计柱形图
多子图共享Y轴P值统计柱形图
横向多P值、图层绘制(全部代码完成)
这一个系列是免费更新到我们的统计图形可视化课程。想要学习的同学可以微信扫码参与我们的课程哈