如何绘制按月份分箱的单站点逐日降水量直方图？

一、基础全年降水量直方图 #

不管你的precip是numpy数组还是带时间坐标的xarray一维DataArray，都可以用以下两种方法绘制：

方法1：Matplotlib原生绘制 #

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制直方图，可调整bins数量控制区间粒度
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(precip, bins=20, edgecolor='black', alpha=0.7)
plt.xlabel('降水量 (mm)')
plt.ylabel('天数')
plt.title('全年降水量分布直方图')
plt.show()

方法2：Xarray内置绘图（保留元数据） #

如果precip是从原DataArray提取后保留了坐标的一维数组，用xarray的内置方法更便捷：

import xarray as xr

precip.plot.hist(bins=20, edgecolor='black', figsize=(10, 6))
plt.xlabel('降水量 (mm)')
plt.title('全年降水量分布直方图')
plt.show()

二、按月份分箱的直方图 #

要实现分月直方图，需要利用原数据的time坐标进行分组，以下两种展示方式供选择：

方式1：分张子图展示各月分布 #

import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr

# 重新提取带time坐标的单站点数据（确保保留时间维度）
precip_daily = da.sel(lat=20.12, lon=230.1, method='nearest')  # 替换为你的目标经纬度
month_groups = precip_daily.groupby('time.month')

# 构建3行4列的子图布局
fig, axes = plt.subplots(3, 4, figsize=(16, 12))
axes = axes.flatten()
month_names = ['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月']

# 遍历每个月份的数据绘制直方图
for idx, (month_num, monthly_data) in enumerate(month_groups):
    ax = axes[idx]
    ax.hist(monthly_data, bins=15, edgecolor='black')
    ax.set_title(f'{month_names[idx]} 降水量分布')
    ax.set_xlabel('降水量 (mm)')
    ax.set_ylabel('天数')

plt.tight_layout()
plt.show()

方式2：重叠直方图对比各月分布 #

import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr

precip_daily = da.sel(lat=20.12, lon=230.1, method='nearest')
month_groups = precip_daily.groupby('time.month')

plt.figure(figsize=(12, 8))
month_names = ['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月']

# 每个月份用不同颜色绘制，alpha控制透明度
for month_num, monthly_data in month_groups:
    plt.hist(monthly_data, bins=15, edgecolor='black', alpha=0.6, label=month_names[month_num-1])

plt.xlabel('降水量 (mm)')
plt.ylabel('天数')
plt.title('各月份降水量分布对比')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kjmw