Python是一種很強大的編程語言，被廣泛用于數據分析、機器學習等領域。在氣象學中，Python也被廣泛應用，特別是在氣象數據可視化方面。本文將介紹如何用Python畫降水實況。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
#讀取降水數據
data=pd.read_csv('precipitation.csv')
#將時間列轉化為pandas的時間格式
data['Time']=pd.to_datetime(data['Time'])
#篩選出2019年9月份的數據
month_data=data[(data['Time'].dt.year==2019)&(data['Time'].dt.month==9)]
#將數據按照經緯度排序
month_data=month_data.sort_values(by=['Lon','Lat'])
#將數據轉化為二維數組
precip=np.array(month_data['Precip'])
precip=precip.reshape((len(np.unique(month_data['Lon'])),len(np.unique(month_data['Lat']))))
#將數據繪制為地圖
fig=plt.figure(figsize=(10,8))
ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection=ccrs.PlateCarree())
ax.coastlines()
ax.contourf(np.unique(month_data['Lon']),np.unique(month_data['Lat']),precip,transform=ccrs.PlateCarree())
plt.show()

代碼中，首先我們用pandas讀取了降水數據，然后將時間列轉化為pandas的時間格式，并篩選出2019年9月份的數據。接著，我們按照經緯度排序，將數據轉化為二維數組。最后，利用matplotlib的contourf函數，將數據繪制為地圖。