海洋数据处理软件 -海洋数据分析收费标准

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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

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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）

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

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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：

①简单常用的填色图：

import proplot as plot import numpy as np : a& S5 o6 A4 \( Q2 q' T 7 N5 S$ M, L' `% u$ Z # 创建虚拟数据 offset = -40 7 S) ^$ k Z! Z% n lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) " `1 j6 `4 J% Z* ~ lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) " d% r/ A t* l2 N, _ data = state.rand(len(lat), len(lon)) $ |# x- \2 K2 a: d% K plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi % _6 X V8 |0 h! A6 {# v* m" R proj = plot.Proj(cyl) fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) $ y8 u1 Q% w% C/ f axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, ) r# w8 o' k; G8 r5 v+ F2 n labels=True, lonlines=30, latlines=20, ) q$ p" G8 M% V. s% k4 i6 Q. ` coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, + }% m8 Q. X' T5 X' ~) I9 m$ x- W suptitle=Contourf,suptitlesize=20, 3 K( r& x1 _5 X5 w' e+ L6 e rowlabels=[Cartopy example], collabels=[Contourf, Pcolormesh]) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 7 R( T( t8 Y( X( D# z% B; N m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 6 ~, S5 @8 Y! _$ A% j* `. f axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) $ c# C( o0 E. V ( v9 r- [! c" r0 }6 }7 z fig.colorbar(m, loc=b, label=State, 3 l% R( v9 |, r L3 l9 h1 Y# \" O labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) ( b# |, o: c1 C% b2 c$ a plot.close() " K8 D, r' x5 p* C# A

②子图特殊布局：

import proplot as plot 2 t% p' i; g) g/ H, |' e; x% a d import numpy as np & W8 H4 M5 t* N 7 ^% d3 y" n+ y( ^" ^ # 创建虚拟数据 offset = -40 & U; v2 G) x4 |5 V" H lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) 6 Z: L: r4 c# q, Y5 m state = np.random.RandomState(51423) 3 K$ a2 P! [3 {5 t data = state.rand(len(lat), len(lon)) . Y/ Q' ?* Q2 F" r 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... 3 A- O# B* K& J. z' @" p 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) fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) 1 ` l$ ?1 [( S1 |5 U1 [6 y axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, ! V- v" n' t- F; d: m0 ]2 ~ labels=True, lonlines=30, latlines=20, 0 a# N" j5 w3 j/ d; k coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 6 l ^ y& }8 g+ G m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) ; n, I2 A$ ?: X axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) + \* p6 A* }" G) O$ {* I& ] 8 B; O5 q% `( n& R 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) 5 Q' \' p* Z2 a+ o0 }' i axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) . |5 Y9 u5 j' c- B1 H( E2 E) e fig.colorbar(m, loc=b, label=State, ( A3 T# L. ]: u7 Y labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) 9 y1 ]2 l0 p0 _ plot.close()

% h( A4 n' i ^

使用技巧：

$ y0 k, X6 O5 t0 t) l: Z

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。

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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 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

, K+ \# a* R0 z: c' x5 e# |8 }

④现在Proplot中还包含着basemap，个人不太推荐使用。

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