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

- {& n! |/ u) y: e6 @; S

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。

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）

0 k. N( z( Q4 Z7 v8 Y& ]) b( ]3 u

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

) V0 p/ L! T/ o5 o5 S% E

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：

# s4 b- \% W# b3 O' W; t

①简单常用的填色图：

import proplot as plot import numpy as np / U' f8 t+ B$ _) L 8 M& R. E3 @" B/ P7 A # 创建虚拟数据 3 o9 c! G' ~# E2 ~" c7 m- L offset = -40 {, ]& _' n1 n( \ lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) l+ G, o+ ?5 U* S lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) 6 l7 u- b, Q M& O- P data = state.rand(len(lat), len(lon)) plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi ' \% J* s" f/ j5 v! G9 {2 h proj = plot.Proj(cyl) fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) axs.format( / G1 l7 v) P% ^0 k6 [1 L/ S7 x abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, ) w" n' K1 O, F+ Y labels=True, lonlines=30, latlines=20, ' y: n( T+ p. k4 K coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, ( z! B8 S- i6 p K5 n9 Z# K0 w suptitle=Contourf,suptitlesize=20, rowlabels=[Cartopy example], collabels=[Contourf, Pcolormesh]) # P' G" C8 v5 {! t& |/ D3 H 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) fig.colorbar(m, loc=b, label=State, - ]! }6 I' N V" `$ A! U0 K labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) ; y- q3 g4 ^$ F( V2 |& F& z) i fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, * J+ T; {, w6 D dpi=600) plot.close() 3 `* j Y4 _, A7 ?6 e5 J

②子图特殊布局：

- Q" @: f% D* {

import proplot as plot 5 Z4 c) q6 J7 v# _% Z: \ import numpy as np ( d- e" @0 [. e* ^4 w # 创建虚拟数据 + p) ~3 _) L: _4 w4 v5 Y _ offset = -40 + h# c7 g. q( l4 c. p$ m& n( w7 M: l7 A# s lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) 4 e6 `% h1 S2 ~1 B2 ] lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) ^& a* H- s( g" f& c I: \0 T& I data = state.rand(len(lat), len(lon)) / Y- H1 s8 K1 Z + m e9 K9 b# v/ Q8 a+ f2 f% h0 ` subplot_array = [[0,1,1,0], [2,2,3,3]] #0表示没有图片 1 2 3...表示子图1 2 3... 9 R+ x) [/ N! M7 s, e9 m2 g plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi proj = plot.Proj(cyl) " [1 K, P* ~% h+ T. P7 Q+ }: w, A fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) 7 X7 J" A g5 R1 T- R! \ axs.format( 4 D1 x! o" V" M, G abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) 3 r2 T7 b5 y8 P: F cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 ( _9 X- Q. R! b. N & h* t k5 Q3 l& ?5 {0 M# x m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) : T+ W$ J5 j% j" {0 A" h7 G# v axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 6 U6 |. ?; ]' ?0 s axs[1].format(title = subplot 2, titlesize=20) & s1 m! }* z% j6 H3 m. ]- v) X axs[2].contour(lon, lat, data, extend=both) axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) , k6 H; x% X2 W fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) - |( F1 h8 `2 |; Q+ K% O plot.close()

使用技巧：

0 ]9 m% G8 L' a1 c. U3 q

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。

$ i! r9 s; v* c0 Y) k3 i2 q

②format方法可以针对不同的子图设置不同格式，例如：

8 j( e7 I) ?( X/ N$ p( Z0 H

axs.format(...)#设置全部子图 " r: C6 g! K7 N axs[0:2].format(...)#设置第1张和第2张子图 5 X& q- v, k' K3 X9 K axs[0].format(...)#设置第1张子图

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。

, z+ k9 j) w9 V" v) ^$ C 5 c9 n# o' E+ M4 T! w a