新增-地理图形系列
在我们的这套课程中，最近新增了超多的地理图表样式，如下：
多子图公用colorbar+南北极刻度环形排列，以及出版级地理图样式。
双colorbar数值映射+南北极刻度环形排列，以及出版级地理图样式。
多子图+公用Colorabr+渐变直方图图例，以及出版级地理图样式。
多子图+局部放大显示+双Colorabr图例，以及出版级地理图样式。
新增-泰勒图新样式
在我们的课程中，最近新增了带技能评分的泰勒图样式，如下：
所谓技能评分，就是衡量预测模型相对于基准或观测数据性能的指标，通常用于评估模型的准确性和可靠性，其值范围通常在-∞到1之间，值越高表示模型表现越好。这种图形在地理空间绘图中也经常使用到呢。
新增-综合评价图(performance diagram)
使用Matplotlib绘制综合评价图的关键点是定义偏差线段和关键成功指数(CSI)计算函数,并依次使用Matplotlib中的axes.Axes.contour()和contourf()函数完成绘制，下图为我们课程中使用Matplotlib绘制的综合评价图样式。
此外，我们还新增了如下样式：
采用了全新的绘图语法，绘制更方便
全新升级！轻松学Python科研绘图！！
最近在对我们的《Python数据可视化课程》的绘制代码进行全新的迭代升级和更为详细的知识文档的编写。
绘图代码全面更新原因：
一些绘图工具包的更新，导致学员在使用过程中，安装了较为新的版本，某些绘图函数无法使用； 一些作者自定义的颜色系函数，在对初学者而言，引用起来较为繁琐，造成不好的学习体验； 在使用一些特定绘图工具包时，没给出具体的官方链接和安装方式和版本，导致学员找不到正确的工具； 某些绘图代码某些函数参数更新太快，原本的代码会出现部分问题； 代码文档中关于函数和拓展工具包的介绍说明太少，给学员造成比不要的学习困难； 绘图代码常规的定期更新(这点我们承诺长期更新且定期调整)
调整和新增
对每个绘图工具包的使用给出了详细的官网介绍和安装语句、使用版本等重要信息，学员可直接通过点击给出的链接，直接学习该工具的使用；
针对部分绘图函数的参数进行了最新版本的调整，学员直接使用最新版Jupyter Notebook 代码文档学习即可。
针对初学者可能遇到的基础问题，如路径修改，在运行代码周边也给出了相关的文字说明和学习链接。
针对自定义的颜色系造成的问题，作者直接使用Matplotlib默认的色系值，减少困惑。当然，作者也给出自引用构建的py文件方法。初学者可在有一定基础后，再进行学习。
针对有需要较为繁琐的自定义修改绘图函数的操作，作者页提供了最新版修改后的py文件，并给定使用方法，学员傻瓜式使用即可。
针对不想使用Jupyter Notebook编辑器的同学，我们也给出了html网页文件，学员可在网页端打开文件后，再复制在Pycharm等集成编译器中进行运行。
新增后的绘图案例
我们以最为复杂的泰勒图绘制为例：
使用前工具包介绍情况
使用SkillMetrics工具包进行绘制，在使用之初，贴心的给出这个包的介绍，如下图所示：
自定义修改绘图函数后的操作
SkillMetrics工具包默认的绘图函数，在绘图一些较为繁琐或者需求较高的图形时，还是不能较好地完成。所以，作者对其源码进行了修改，同时也给出了相关介绍，如下：
修改后绘图结果
针对使用修改后的SkillMetrics工具包绘图，我们也给出了绘图结果，如下：
如何订阅课程
说了这么多，如果大家对我们的课程感兴趣，可以根据自己的实际情况进行订阅学习(我们都会让你结合自己实际情况进行订阅，不要营造赶紧下单的“营销”模式)。
感兴趣的同学可以微信扫描下方二维码进行订阅哈：
