绘图系列是为了给出一些图形绘制示例，便于快速绘制一些图形。此系列不受所用语言和工具的限制，可能会使用 python，matlab，ncl，idl以及其它一些语言或是工具。
就以python来开篇，利用python中的matplotlib可视化库来绘制等值线图，并自定义colorbar。
关于 Basemap 的使用可以查看以前的文章，比如Basemap系列教程：自定义colormap，也可以在菜单中查看系列-Basemap。
# 先导入所需库
import numpy.ma as nm
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm, colors
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from pyhdf.SD import SD
hdf = SD('LISOTD_LRMTS_V2.3..hdf')
# 获取数据
data = hdf.select('LRMTS_COM_FR').get()
lat = hdf.select('Latitude').get()
lon = hdf.select('Longitude').get()
datas = np.sum(data, axis = 2) # 求和
mask_datas = nm.masked_values(datas, 0) # 掩膜 datas 中等于 0 的值
# 自定义 colormap
cmp = ['#A8A8A8', '#812089', '#A817B0', '#F098EF', '#010090',
'#6868C8', '#C8C8E0', '#1FA021', '#70D06F', '#B0F1B1',
'#DFE000', '#E89008', '#C78121', '#C0712F', '#D00000',
'#A00000', '#383838', '#A8A8A8']
cmaps = colors.ListedColormap(cmp)
# 设置不等间距 colorbar
levels = [0, 0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0, 30.0, 35.0, 40.0]
norm = colors.BoundaryNorm(levels, cmaps.N)
# 绘图
fig,ax = plt.subplots()
m = Basemap(projection='mill',\
rsphere=6371200.,resolution='l',area_thresh=10000)
m.drawcoastlines() # 绘制海岸线
m.drawstates() # 绘制美国州界
m.drawcountries() # 绘制国界
# 绘制纬度线
parallels = np.arange(-90.,91,10.)
m.drawparallels(parallels,labels=[1,0,0,0],fontsize=10)
# 绘制经度线
meridians = np.arange(-180.,181.,30.)
m.drawmeridians(meridians,labels=[0,0,0,1],fontsize=10)
# 网格化经纬度，并进行投影转换坐标
lons, lats = np.meshgrid(lon, lat)
x, y = m(lons, lats)
# 绘制等值线
con = m.contourf(x, y, mask_datas, cmap = cmaps, norm = norm, levels = levels, spacing = 'uniform')
# 添加标题
ax.set_title('Flash Density')
cax = m.colorbar(con, cmap = cmaps, ax = ax, spacing = 'uniform')
cax.set_ticks(levels)
cax.ax.tick_params(direction = 'in')
cax.set_label('flash density (fl/km^2)')
plt.show()
注意：
设置不等间距 colorbar 的时候，要注意 contourf 的 norm, spacing 等参数，以及 colorbar 的参数设置，否则不会生效，或者生效了但是 colorbar 的 colormap 显示不正常。
上述方式除了绘制等值线图之外还添加了地图信息，如果不想添加地图信息的话，可以不导入 Basemap：
import numpy.ma as nm
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm, colors
from pyhdf.SD import SD
hdf = SD('LISOTD_LRMTS_V2.3..hdf')
data = hdf.select('LRMTS_COM_FR').get()
lat = hdf.select('Latitude').get()
lon = hdf.select('Longitude').get()
datas = np.sum(data, axis = 2)
mask_datas = nm.masked_values(datas, 0) # 掩膜 datas 中等于 0 的值
cmp = ['#A8A8A8', '#812089', '#A817B0', '#F098EF', '#010090',
'#6868C8', '#C8C8E0', '#1FA021', '#70D06F', '#B0F1B1',
'#DFE000', '#E89008', '#C78121', '#C0712F', '#D00000',
'#A00000', '#383838', '#A8A8A8']
cmaps = colors.ListedColormap(cmp)
levels = [0, 0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0, 30.0, 35.0, 40.0]
norm = colors.BoundaryNorm(levels, cmaps.N)
fig,ax = plt.subplots()
con = ax.contourf(lon, lat, mask_datas, cmap = cmaps, norm = norm, levels = levels, spacing = 'uniform')
ax.set_xlabel('longitude', fontdict = dict(fontsize = 14))
ax.set_ylabel('latitude', fontdict = dict(fontsize = 14))
ax.set_title('Flash Density')
cax = fig.colorbar(con, cmap = cmaps, ax = ax, spacing = 'uniform')
cax.set_ticks(levels)
cax.ax.tick_params(direction = 'in')
cax.set_label('flash density (fl/km^2)')
plt.show()
注1：链接: /s/1ctYglK 密码: thvp
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