Python气象数据处理与绘图(18)：泰勒图

泰勒图绘制的核心思想是设计一个只有第一象限的极坐标，并将方差，相关系数进行捆绑，通过转化为极坐标系坐标进行绘制。为了实现泰勒图的绘制，我设计了两个函数：

set_tayloraxes(fig, location=111) 和plot_taylor(axes, refsample, sample, args, *kwargs)

set_tayloraxes()函数用于建立一个泰勒图的坐标系，这个自定义函数一般情况下不建议修改，每一个参数都是经过多次调试得到的，很可能牵一发动全身。因此，将绘图部分的独立成为了plot_taylor函数()，这部分函数较为简单，目的就是将需要绘图的数据，转换为极坐标系坐标，通过plot函数将散点打在泰勒图上，这个函数模块较为简单，可以根据自己的输入数据情况进行调整。

下面介绍下函数的具体用法：

setup_axes(fig, rect=111)

输入：

fig： 需要绘图的figure

rect：图的位置，如111为1行1列第一个，122为1行2列第2个

输出：

polar_ax：泰勒坐标系

plot_taylor(axes, refsample, sample, *args, **kwargs)

输入：

axes : setup_axes返回的泰勒坐标系

refsample ：参照样本

sample ：评估样本

args, *kwargs ：plt.plot()函数的相关参数，设置点的颜色，形状等等。

下面给出示例：

fig = plt.figure(figsize=(10,4))
ax1 = set_tayloraxes(fig, 121)
ax2 = set_tayloraxes(fig, 122)
x = np.linspace(0,10*np.pi,100)
data = np.sin(x)                           
data1 = data + 0.4*np.random.randn(len(x))    
data2 = 0.3*data + 0.6*np.random.randn(len(x)) 
data3 = np.sin(x-np.pi/10)                  
d1 = plot_taylor(ax2,data,data1, c='b',marker = 'o')
d2 = plot_taylor(ax2,data,data2, c='r',marker = 'o')
d3 = plot_taylor(ax2,data,data3, c='g',marker = 'o')

taylor diagram

查看两个函数的源码点击这里