TaylorDiagram

绘制泰勒图，比其它库相比，可以指定绘制的ax，可调参数更灵活，需要手动添加legend 返回dia包含属性，他记录了所有绘制的点，可以直接调用dia.ax.legend()或fig.legend()，然后调整位置即可

所需库

1. matplotlib 3.4.2及以上
2. pandas
3. numpy

接受参数

ax, ref, samples, Normalize=False, markers=[], colors=[], scale=1.2, ms=10, mkwargs={}

ax为绘制的参考ax

ref为参考值/真值的pandas.Series，即pandas.DataFrame的一列

samples为样本的pandas.DatsFrame，多列

markers和colors为绘制点的样式和颜色

scale乘积因子，获取最大的STD值Smax，然后将泰勒图限制在Smax*scale内

ms即markersize，标记点大小

mkwargs标记点的其他参数，类型为字典

Normalize是否归一化

示例

import sys
sys.path.append("F:/python/NASA/matplotlib_advanced/")  # taylor_diagram.py所在目录
from taylor_diagram import TaylorDiagram

fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(24, 6), dpi=300)
fig.subplots_adjust(bottom=0.15, top=0.8)
for months, ax in zip([[12, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]], axes):
    sub_df = df[df.month.isin(months)]
    dia = TaylorDiagram(ax, sub_df.iloc[:, 5], sub_df.iloc[:, 6:], ms=12, mkwargs=dict(markeredgecolor='none'))
    dia._ax.set_title('Month in ' + str(months))
fig.legend(dia.points, [p.get_label() for p in dia.points], loc='lower center', ncol=7, frameon=False, bbox_to_anchor=(0.1, 0, 0.8, 0.1))
dia.points

fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(23, 6), dpi=300)
fig.subplots_adjust(bottom=0.15, top=0.8)
for months, ax in zip([[12, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]], axes):
    sub_df = df[df.month.isin(months)]
    dia = TaylorDiagram(ax, sub_df.iloc[:, 5], sub_df.iloc[:, 6:], ms=12, mkwargs=dict(markeredgecolor='none'))
    dia._ax.set_title('Month in ' + str(months))
fig.legend(dia.points, [p.get_label() for p in dia.points], loc='lower center', ncol=7, frameon=False, bbox_to_anchor=(0.1, 0, 0.8, 0.1))
dia.points

特性

markersize再大也会显示，不会被裁剪