最近在完成一篇气象预报的论文，涉及到深度学习与气象绘图。我觉得还是有必要写一下我在这个过程中的一些经验总结，借此机会与各位同道交流。
在我们使用深度学习时，肯定会用到绘图命令，绘制loss与val_loss等等，以此查看模型的效果。
plt.plot(x,y,lw=,ls=，c=, alpha=, label=)x：x坐标的数据
y：y坐标的数据
lw：指定线条宽度
ls：指定线条样式，ls='-'为实线，ls='--'为虚断线，ls='-.'为点虚线，ls=':'为虚线
c：指定线条颜色，c='r'为红色，c='k'为黑色，c='y'为黄色
alpha：指定线条透明度，值越小越透明
label：指定线条的含义
代码示例：
#导入库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#设定画布。dpi越大图越清晰，绘图时间越久
fig=plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=300)
#导入数据
x=list(np.arange(1, 21))
y=np.random.randn(20)
#绘图命令
plt.plot(x, y, lw=4, ls='-', c='b', alpha=0.1)
plt.plot()
#show出图形
plt.show()
#保存图片
fig.savefig("画布")绘图结果：
在python中，有一个专门进行数据处理的库包叫做pandas
# 导包
import pandas as pd
# 读取excel文件
pd.read_excel('文件所在路径')提取excel中某一列数据：filename['列名']，返回值是一个列表。
取得excel中我们想要的数据后，下一步就是绘制：
...
# 第一步绘制画布
fig=plt.figure(figsize=(7, 4), dpi=200)
# 第二步添加绘图区.
# subplot命令是在画布上添加一个绘图区，括号里的内容转述为汉字为：“创建一个一行一列的绘图区（一行一列就只有一个绘图区），ax1是第一个绘图区，facecolor用来设置画布背景颜色，默认为白色
ax1 = fig.add_subplot(111, facecolor='green')
如果要创建一个两行两列（或者其他维度）的子图区，分别为ax1,ax2,ax3,ax4：
ax1=fig.add_subplot(221)
ax2=fig.add_subplot(222)
ax3=fig.add_subplot(223)
ax4=fig.add_subplot(224)效果如下：
实现上图的效果，重点在于ax2=ax1.twinx() ，ax2和ax1共用x轴，但是ax1使用左侧y轴，ax2使用右侧y轴：
fig=plt.figure(figsize=(7,4),dpi=200) # 新建画布
ax1=fig.add_subplot(111) # 设置绘图区
line1,=ax1.plot(times,temps,'r:',lw=1,label='气温') # 创建折线
bar1 =ax1.bar(times,rains,color='b',label='降水量') # 创建条状
ax2=ax1.twinx() # 设置共用x轴
line2,=ax2.plot(times,pressures,'k-',lw=1.2,label='气压')
# legend用来设置图例，还可以添加参数ncol=''，该参数用来设置图例的列数，用于对齐
plt.legend((line1,bar1,line2),('气温','降水量','气压'),loc='center left',frameon=False,framealpha=0.5)
ax1.set_xlabel('时间 \ h') # 设置x轴
ax1.set_ylabel('气温（℃）\降水量（mm）') # 设置左侧y轴
ax2.set_ylabel('气压（hPa）') # 设置右侧y轴
plt.title("----") # 设置图的名称
plt.show()通过字典的方式调节，在字典中存储需要修改的的参数名称和指定值大小，还可以存放更多参数：
font={'size':30,'color':'red'}
ax.set_xlabel('--',fontdict=font)
ax.set_ylabel('--',fontdict=font)ax.grid() # 开启x和y轴的网格
ax.grid(ls='--') # 开启x和y轴的虚线网格
ax.grid(True,axis='x') # 开启x轴的网格
ax.grid(True,axis='y') # 开启y轴的网格按照以下方式设置画布：
fig,((ax1),(ax2))=plt.subplots(2,1,figsize=(5,5),dpi=200,sharex='all')
fig.subplots_adjust(hspace=0)在共享x(y)轴时，两边y(x)轴的零刻度是不一致的，xlim和ylim用来设置坐标轴的范围。
set_minor_locator用来在主刻度的基础上设置或修改副刻度的大小，set_major_locator用来修改主刻度的单位显示。使用前，必须引入库包：
import matplotlib.ticker as ticker举例说明：
（1）此处设定副刻度为0.1个单位。
ax1.yaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.1))（2） 将右侧主刻度设置为每10个单位显示。
ax2.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
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