海洋数据处理软件 -海洋数据分析收费标准

Notes：请务必将matplotlib的版本控制在3.2（或以下），经过测试发现，3.3及以后的版本在配合proplot使用时，在设置colorbar的时候会出现警告信息，同时生成的图不正常。降版本之后问题不再出现。

在我的上一篇文章中，我推荐了由NCAR负责开发的PyNgl库作为Python语言下面的地理绘图库，并且介绍了如何在子系统（WSL）下面的安装方法。详细的请见传送门：

小梁梁：最好看的气象海洋数据可视化，PyNgl和PyNio库在子系统(WSL)下的安装36 赞同 · 17 评论文章

: H) }/ n: [3 b* ^. g

不过现在选择使用PyNgl有些尴尬，首先是官方宣布不再进行大更新了，只进行小修小补（维护模式），其次根据一些说法，PyNgl相较于NCL本身，还存在一些Bugs。总的来说就是体验一般。不过，如果很早就习惯了NCL的声明式绘图，可能你会非常喜欢他。

+ d, { A3 E) D8 p1 H: ~" w- m2 u

一次偶然，我发现了Proplot这个库，Proplot对matplotlib进行了高度的封装，是一个高级绘图工具，其功能相当强大！而且融和了cartopy、basemap、xarray和pandas。作者是来自科罗拉多州立大学大气科学学院的硕士研究生Luke Davis。简单来说：Proplot针对matplotlib和cartopy的很多不友好的方面，并通过封装来解决这些问题。使用者可以通过新引入的format方法来完成繁琐复杂的图形设置问题（更简单的代码，更好看的图形）

: [; r& u, u% H% o, F

ProPlot - ProPlot documentation​proplot.readthedocs.io/en/latest/

! J: u+ N6 \' t

在官方文档中，已经大量的绘图例子，可以前往查看，下面简单展示一下具体的绘图效果：

+ D# U. c" D) N& z

①简单常用的填色图：

$ E6 b5 {1 U5 S3 Z Y) a

import proplot as plot import numpy as np 4 h/ [1 f$ z( B # 创建虚拟数据 offset = -40 lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) 3 n7 Q9 h3 w5 q( m lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) , [% G# j% s4 O2 w0 c! [7 \; ] state = np.random.RandomState(51423) 3 M# y" q. y, e data = state.rand(len(lat), len(lon)) " B8 q+ r1 w% B% N+ m 6 v2 M/ A4 m1 \) a3 c plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi - W) s7 ]# o! J0 D proj = plot.Proj(cyl) $ k) X# e8 ?4 _2 }1 A9 n fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) , q( t" I, | V axs.format( 5 O a. ^3 U8 ]/ `1 j6 @ abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, suptitle=Contourf,suptitlesize=20, rowlabels=[Cartopy example], collabels=[Contourf, Pcolormesh]) * i. J! l; H/ m0 D" Q cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) ( }% f4 v. p2 c2 k" b: O ^7 z fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) . q, |" z! R: Q2 g1 u7 P& z& n+ _ fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) plot.close() ' z. D4 j3 u- E4 M2 I2 y7 T" c

②子图特殊布局：

import proplot as plot import numpy as np 5 A9 `- z! |9 W % U( y( s$ s5 p4 u # 创建虚拟数据 ; H+ [ _0 M- M4 t offset = -40 6 ?; i/ Y0 R' u- T3 c- u0 e lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) , m0 V4 N( _0 e4 D- H6 N& E1 p lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) 4 {9 w7 R+ [; Y; N8 { state = np.random.RandomState(51423) data = state.rand(len(lat), len(lon)) ' W+ u# c1 F' G* E. N1 s6 x' m subplot_array = [[0,1,1,0], . w, q4 `. h& F- J- p) k$ Q8 L [2,2,3,3]] #0表示没有图片 1 2 3...表示子图1 2 3... plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi 6 }2 K( I& ~ I& X# X8 r( v proj = plot.Proj(cyl) % y2 d! _: H/ j fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) 7 n" b1 |3 o7 Q& ` axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, 4 n3 C% X5 M/ r* L. L, u- f labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) 9 I; m% ~& F, c6 {, M. ^ cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 ) F5 |; e) u9 {+ v3 U- h m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) $ w" S: H# \' f axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].format(title = subplot 2, titlesize=20) axs[2].contour(lon, lat, data, extend=both) $ X; |# Z' p3 K3 a+ h axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) ; \+ B5 b* X. I3 Y$ Y fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) 1 H, {& W& ? Z" f fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, 0 W9 P1 Y6 B7 q# p- @/ R dpi=600) plot.close()

. c/ C1 ]" x. M2 X* D n+ x

* x+ k% |. J+ @& X) f

使用技巧：

①在保存图片时，默认保存的图片为1200dpi，如果直接放进word文档，可能会因为图片压缩导致图片异常（如果设置为不压缩，图片一多会导致word非常卡），所以请尽量使用dpi参数改变保存图片时候的dpi。

②format方法可以针对不同的子图设置不同格式，例如：

axs.format(...)#设置全部子图 axs[0:2].format(...)#设置第1张和第2张子图 / F T% c# C( Z+ B! L8 i axs[0].format(...)#设置第1张子图

2 K2 x2 a' k! [2 A+ U; } ?- _5 E- Q

③所有的图形设置都可以在format方法中通过参数的方法完成，具体的参数请查阅官方文档的Configuring ProPlot章节

④现在Proplot中还包含着basemap，个人不太推荐使用。

4 I# f' k: f' c! h& \2 b