用python实现数据可视化,python图形库matplotlib

　　我认为这是你正在寻找（大致).请注意，在绘制伪彩图并传入hsv色彩模型色彩模型色彩映射（文档：

　　pcolormesh的电位参数和

　　可用的色彩映射表)之前，关键的是屏蔽数据数组。

　　我已经保留代码来绘制地图，非常接近实例，所以应该很容易遵循。同样的原因我保留了插值代码。请注意，插值是线性的，而不是立方体kx=ky=1因为您没有给出足够的点来进行立体插值（您需要至少16个西皮会抱怨较少说"米必须是=(kx 1)(ky 1)"，尽管在文件中没有提到约束).

　　我也扩展了网格的范围，并保持在x/y的范围内。

　　码

　　从mpl_toolkits.basemap导入底图，马斯克海洋

　　将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入

　　将数组作为铭牌导入

　　从科学计算导入插值

　　#设置正交地图投影

　　#卫星俯视0N，20W的视角（主要焦点在非洲)

　　#使用低分辨率海岸线。

　　地图=底图（投影=正射，lat_0=0，lon_0=20，分辨率=l )

　　#画出海岸线，国界

　　地图.绘制海岸线(线宽=0.25)

　　map.drawcountries(线宽=0.25)

　　#可选地（下面的注释行)给地图一个填充颜色-例如，蓝色的大海

　　#地图。drawmap boundary(fill _ color= aqua )

　　#每隔30度画一条横向/纵向网格线。

　　地图。画子午线(np.arange(0，360，30))

　　地图。画平行线(NP。arange(-90，90，30))

　　data={Lagos: (6.453056，3.395833，0)，

　　开罗:(30.05,31.233333,90),

　　约翰内斯堡:(-26.204444,28.045556,180),

　　摩加迪沙:(2.033333,45.35,270)}

　　x，y，z=zip(*data.values())

　　xnew，ynew=np.mgrid[-30:60:0.1，-50:50:0.1]

　　tck=interpolate.bisplrep(x，y，z，s=0，kx=1，ky=1)

　　znew=interpolate.bisplev(xnew[:0]，ynew[0，]，tck)

　　znew=maskoceans(xnew，ynew，znew)

　　col_plot=map.pcolormesh(xnew，ynew，znew，latlon=True，cmap=hsv )

　　plt.show()

　　产量

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