上图展现了近40年东北亚区域的冬季冷空气活动路径，绘制这类图需要的数据只需为每条路径的N个三维坐标点，第一第二维分别为longitude和latitudee，第三维则比较随意，根据需要选择，比如说需要体现高度，那就用高度坐标，需要体现冷空气强度，那就用温度数据，水汽可以用相对湿度，台风也可以用速度等等。
通常此类数据是由.txt(.csv)等格式存储的，读取和处理方法可参考我的“Python气象数据处理与绘图(1)：数据读取”，本文主要介绍绘图部分。
当然根据需要，也可以直接绘制两维的轨迹，即取消掉颜色数组，用最简单的plot语句，循环绘制即可。
有一个陷阱需要大家注意的是，当轨迹跨越了东西半球时，即穿越了0°或者360°经线时，它的连接方式是反向绕一圈，比如下图所示，你想要蓝色的轨迹，然而很有可能得到绿色的，这是因为你的网格数组的边界是断点，系统不会自动识别最短路径，只会在数组中直接想连，因为这不是循环数组。
我目前的解决办法是这样的：如果你的数据是0°-360°格式，那么变为-180°-180°的格式，反之相互转换。但是如果你的数据两种都出现了断点，也就是绕了地球一圈多，那无论怎样都么得办法了，我目前的思路是将数据转换成极坐标数据格式，理论上是可行的，CARTOPY的绘图也是支持极坐标数据的，具体实施还需要再试试。
今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？ 搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。 它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令： turtle.forward(200) turtle.left(170) 第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹 第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度 然后呢？ 循环重复就画出来这个图了 好玩吧。 有需要仔细研究的可以看下这篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。 Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。 使用起来也挺简单， 首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。 然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。 接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 这篇文章里介绍的很详细。 现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？ 假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下： 这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令 plt.plot(df['time'], df['ini']) plt.show() 就能得到如下图：自己画的是不是很香，哈哈！ 然后呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛 plt.plot(df['time'], df['Ahr999']) 图形如下：但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。 继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制 fig = plt.figure() # 多图 ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格 ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签# 第二个直接对称就行了 ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴 ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数，红色 ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围 ax2.set_ylabel('ahr999')plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格 fig.legend(loc="center")#图例 plt.show() 跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。 有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。
