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【python海洋专题二十】subplots_adjust布局调整

上期读取soda,并subplot

但是存在一些不完美,本期修饰

本期内容

subplots_adjust布局调整

1:未调整布局的

图片

2:调整布局

在这里插入图片描述

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参考文献及其在本文中的作用

1:matplotlib之pyplot模块——调整子图布局(subplots_adjust、tight_layout)_tight_layout函数_mighty13的博客-CSDN博客

全文代码

1:# -*- coding: utf-8 -*-
# ---导入数据读取和处理的模块-------
from netCDF4 import Dataset
from pathlib import Path
import xarray as xr
import numpy as np
# ------导入画图相关函数--------
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.ticker as ticker
from cartopy import mpl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as feature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
from pylab import *
# -----导入颜色包---------
import seaborn as sns
from matplotlib import cm
import palettable
from palettable.cmocean.diverging import Delta_4
from palettable.colorbrewer.sequential import GnBu_9
from palettable.colorbrewer.sequential import Blues_9
from palettable.scientific.diverging import Roma_20
from palettable.cmocean.diverging import Delta_20
from palettable.scientific.diverging import Roma_20
from palettable.cmocean.diverging import Balance_20
from matplotlib.colors import ListedColormap
#     -------导入插值模块-----
from scipy.interpolate import interp1d  # 引入scipy中的一维插值库
from scipy.interpolate import griddata  # 引入scipy中的二维插值库
from scipy.interpolate import interp2d# ----define reverse_colourmap定义颜色的反向函数----
def reverse_colourmap(cmap, name='my_cmap_r'):reverse = []k = []for key in cmap._segmentdata:k.append(key)channel = cmap._segmentdata[key]data = []for t in channel:data.append((1 - t[0], t[2], t[1]))reverse.append(sorted(data))LinearL = dict(zip(k, reverse))my_cmap_r = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, LinearL)return my_cmap_r# ---colormap的读取和反向----
cmap01 = Balance_20.mpl_colormap
cmap0 = Blues_9.mpl_colormap
cmap_r = reverse_colourmap(cmap0)
cmap1 = GnBu_9.mpl_colormap
cmap_r1 = reverse_colourmap(cmap1)
cmap2 = Roma_20.mpl_colormap
cmap_r2 = reverse_colourmap(cmap2)
# ---read_data---
f1 = xr.open_dataset(r'E:\data\soda\soda3.12.2_5dy_ocean_reg_2017.nc')
print(f1)
# # 提取经纬度(这样就不需要重复读取)
lat = f1['yt_ocean'].data
lon = f1['xt_ocean'].data
ssh = f1['ssh'].data
time = f1['time'].data
print(time)
# # -------- find scs 's temp-----------
ln1 = np.where(lon >= 100)[0][0]
ln2 = np.where(lon >= 125)[0][0]
la1 = np.where(lat >= 0)[0][0]
la2 = np.where(lat >= 25)[0][0]
# # # 画图网格
lon1 = lon[ln1:ln2]
lat1 = lat[la1:la2]
X, Y = np.meshgrid(lon1, lat1)
ssh_aim = ssh[:, la1:la2, ln1:ln2]
# # ----------对时间维度求平均 得到春夏秋冬的ssh------------------
ssh_spr_mean = np.mean(ssh_aim[2:5, :, :], axis=0)
ssh_sum_mean = np.mean(ssh_aim[5:8, :, :], axis=0)
ssh_atu_mean = np.mean(ssh_aim[8:11, :, :], axis=0)
ssh_win_mean = (ssh_aim[0, :, :]+ssh_aim[1, :, :]+ssh_aim[11, :, :])/3
# # -------------# plot  ------------
scale = '50m'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
fig = plt.figure(dpi=300, figsize=(3, 2), facecolor='w', edgecolor='blue')  # 设置一个画板,将其返还给fig
# 通过subplots_adjust()设置间距配置
fig.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.05, right=0.9, top=0.95, wspace=0.05, hspace=0.1)
# --------第一个子图----------
ax = fig.add_subplot(2, 2, 1, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([100, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, ssh_spr_mean, extend='both', cmap=cmap_r2, levels=np.linspace(0, 1, 50),transform=ccrs.PlateCarree())  #
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])  #
# cb.set_label('SSH', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in', length=1.5, color='k')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# --------------添加标题----------------
# ax.set_title('SSH', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 126, 5), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 126, 5), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 26, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 26, 5), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(axis='x', top=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(100, 126, 5), ylocs=np.arange(0, 26, 5),linewidth=0.25, linestyle='--', color='k', alpha=0.8)  # 添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
# --------第二个子图----------
ax = fig.add_subplot(2, 2, 2, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([100, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, ssh_sum_mean, extend='both', cmap=cmap_r2, levels=np.linspace(0, 1, 50),transform=ccrs.PlateCarree())  #
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])  #
# cb.set_label('SSH', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in', length=1.5, color='k')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# --------------添加标题----------------
# ax.set_title('SSH', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 126, 5), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 126, 5), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 26, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 26, 5), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(axis='x', top=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(100, 126, 5), ylocs=np.arange(0, 26, 5),linewidth=0.25, linestyle='--', color='k', alpha=0.8)  # 添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
# --------第三个子图----------
ax = fig.add_subplot(2, 2, 3, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([100, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, ssh_atu_mean, extend='both', cmap=cmap_r2, levels=np.linspace(0, 1, 50),transform=ccrs.PlateCarree())  #
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])  #
# cb.set_label('SSH', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in', length=1.5, color='k')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# --------------添加标题----------------
# ax.set_title('SSH', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 126, 5), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 126, 5), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 26, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 26, 5), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(axis='x', top=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(100, 126, 5), ylocs=np.arange(0, 26, 5),linewidth=0.25, linestyle='--', color='k', alpha=0.8)  # 添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
# --------第四个子图----------
ax = fig.add_subplot(2, 2, 4, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([100, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, ssh_win_mean, extend='both', cmap=cmap_r2, levels=np.linspace(0, 1, 50),transform=ccrs.PlateCarree())  #
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])  #
# cb.set_label('SSH', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in', length=1.5, color='k')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# --------------添加标题----------------
# ax.set_title('SSH', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 126, 5), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 126, 5), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 26, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 26, 5), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(axis='x', top=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(100, 126, 5), ylocs=np.arange(0, 26, 5),linewidth=0.25, linestyle='--', color='k', alpha=0.8)  # 添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
# -------添加子图的大标题--------
plt.suptitle("SSH", x=0.48, y=0.995, fontsize=6, color='red')
plt.savefig('SSH_2.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)  # 输出地图,并设置边框空白紧密
plt.show()

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一、概述 CSS 中&#xff0c;浮动属性的作用是让元素向左或向右浮动&#xff0c;使其他元素围绕它排布&#xff0c;常用的浮动属性有以下几种&#xff1a; float: left; 使元素向左浮动&#xff0c;其他元素从右侧包围它。 float: right; 使元素向右浮动&#xff0c;其他元素…...

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1 BIOS初始化 通电->对硬件检测->初始化硬件时钟 2 磁盘引导及其修复 2.1 磁盘引导故障 磁盘主引导记录&#xff08;MBR&#xff09;是在0磁道1扇区位置&#xff0c;446字节。 MBR作用&#xff1a;记录grub2引导文件的位置 2.2 修复 步骤&#xff1a;1、光盘进…...

【vim 学习系列文章 6 -- vim 如何从上次退出的位置打开文件】

文章目录 1.1 vim 如何从上次退出的位置打开文件1.2 autogroup 命令学习1.2.1 augroup 基本语法 1.3 vim call 命令详细介绍 1.1 vim 如何从上次退出的位置打开文件 假设我打开了文件 test.c&#xff0c;然后我向下滚动到第 50 行&#xff0c;然后我做了一些修改并关闭了文件。…...

怎样学习C#上位机编程?

怎样学习C#上位机编程&#xff1f; 00001. 掌握C#编程和.NET框架基础。 00002. 学WinForm应用开发&#xff0c;了解控件使用和事件编程。 00003. 熟悉基本数据结构和算法&#xff0c;如链表、栈、队列。 00004. 理解串口通信协议和方法&#xff0c;用于与硬件交互。 00005…...

【算法-动态规划】两个字符串的删除操作-力扣 583

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kuan 的首页,持续学…...

【06】基础知识:typescript中的泛型

一、泛型的定义 在软件开发中&#xff0c;我们不仅要创建一致的定义良好的API&#xff0c;同时也要考虑可重用性。 组件不仅能支持当前数据类型&#xff0c;同时也能支持未来的数据类型&#xff0c;这在创建大型系统时提供了十分灵活的功能。 在像 C# 和 Java 这样的语言中&…...

flutter 绘制原理探究

文章目录 Widget1、简介2、源码分析Element1、简介2、源码分析RenderObjectWidget 渲染过程总结思考Flutter 的核心设计思想便是“一切皆 Widget”,Widget 是 Flutter 功能的抽象描述,是视图的配置信息,同样也是数据的映射,是 Flutter 开发框架中最基本的概念。 在 Flutter…...

[Java]SPI扩展功能

一、什么是SPI Java SPI&#xff08;Service Provider Interface&#xff09;是Java官方提供的一种服务发现机制。 它允许在运行时动态地加载实现特定接口的类&#xff0c;而不需要在代码中显式地指定该类&#xff0c;从而实现解耦和灵活性。 二、实现原理 基于 Java 类加载…...

机器人命令表设计

演算命令 CLEAR 将数据 1 上被指定的编号以后的变数的内容&#xff0c;以及数据 2 上仅被指定的个数都清除至 0。 INC 在被指定的变数内容上加上 1。 DEC 在被指定的变数内容上减掉 1。 SET 在数据 1 上设定数据 2。 ADD 将数据 1 和数据 2 相加&#xff0c;得出的结果保存在数…...

STM32--WDG看门狗

文章目录 WDG简介IWDGIWDG的超时计算WWDGWWDG超时和窗口值设定独立看门狗工程WWDG工程 WDG简介 WDG看门狗&#xff08;Watchdog Timer&#xff09;是一种常见的硬件设备&#xff0c;在STM32F10系列中&#xff0c;有两种看门狗&#xff0c;分别是独立看门狗和窗口看门狗&#x…...

(※)力扣刷题-字符串-实现 strStr()(KMP算法)

28 实现 strStr() 实现 strStr() 函数。 给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串&#xff0c;在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在&#xff0c;则返回 -1。 示例 1: 输入: haystack “hello”, needle “ll” 输出: 2 示例…...

Redis 集群 Redis 事务 Redis 流水线 Redis 发布订阅 Redis Lua脚本操作

Redis 集群 & Redis 事务 & Redis 流水线 & Redis 发布订阅 Redis 集群linux安装redis主从配置查看当前实例主从信息 Redis Sentinelsentinel Redis Cluster Redis 事务Redis 流水线Redis 发布订阅Redis Lua脚本操作 Redis 集群 linux安装redis 下载安装包&#…...

【算法与数据结构】--常见数据结构--栈和队列

一、栈 栈&#xff08;Stack&#xff09; 是一种基本的数据结构&#xff0c;具有后进先出&#xff08;LIFO&#xff09;的特性&#xff0c;类似于现实生活中的一叠盘子。栈用于存储一组元素&#xff0c;但只允许在栈顶进行插入&#xff08;入栈&#xff09;和删除&#xff08;…...

Linux shell编程学习笔记11:关系运算

Linux Shell 脚本编程和其他编程语言一样&#xff0c;支持算数、关系、布尔、字符串、文件测试等多种运算。前面几节我们研究了 Linux shell编程 中的 字符串运算 和 算术运算&#xff0c;今天我们来研究 Linux shell编程中的的关系运算。 一、关系运算符功能说明 运算符说明…...

JS标准库

学习一门编程语言不仅是掌握其语法。同等重要的是学习其标准库&#xff0c;从而熟练掌握语言本身提供的所有工具。 1 定型数组 js常规数组与C和Java等较低级语言的数组类型还是有很大区别。ES6新增了定型数组&#xff0c;与这些语言的低级数组非常接近。 定型数组严格来说并…...

Android 12.0 hal层添加自定义hal模块功能实现

1. 前言 在12.0的系统rom定制化开发中,在 对hal模块进行开发时,需要通过添加自定义的hal模块来实现某些功能时,就需要添加hal模块的相关功能,接下来就来实现一个案例来供参考 接下来就来具体实现这个功能 2.hal层添加自定义hal模块功能实现的核心类 hardware\interfaces…...

如何理解vue声明式渲染

Vue.js中的声明式渲染是一种用来描述用户界面的方式&#xff0c;它强调“声明”应该如何渲染页面&#xff0c;而不需要关心底层的DOM操作。这与传统的命令式渲染方式&#xff0c;即手动控制DOM元素的创建、更新和销毁&#xff0c;形成了鲜明的对比。 理解Vue的声明式渲染的关键…...

【已解决】Vue全局引入scss 个别页面不生效 / 不自动引入全局样式

项目里配置了全局样式的引入&#xff0c;今天新建了 demo 页面去修改 element 的样式&#xff0c;发现全局的样式没有引入进来。 问题原因 在此页面 没有任何样式导致的 项目在编译的时候&#xff0c;会把 .vue 文件的样式抽离到单独的 css 文件中。 当该页面没有css代码的时…...

MySQL之双主双从读写分离

一个主机 Master1 用于处理所有写请求&#xff0c;它的从机 Slave1 和另一台主机 Master2 还有它的从 机 Slave2 负责所有读请求。当 Master1 主机宕机后&#xff0c; Master2 主机负责写请求&#xff0c; Master1 、 Master2 互为备机。架构图如下 : 准备 我们…...

使用eBPF加速阿里云服务网格ASM

背景 随着云原生应用架构的快速发展&#xff0c;微服务架构已经成为了构建现代应用的主要方式之一。而在微服务架构中&#xff0c;服务间的通信变得至关重要。为了实现弹性和可伸缩性&#xff0c;许多组织开始采用服务网格技术来管理服务之间的通信。 Istio作为目前最受欢迎的…...