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。

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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

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）

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

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：

! V3 K/ @% P! |5 u

①简单常用的填色图：

! e8 s6 E. B+ Y* e- F/ V

import proplot as plot import numpy as np 5 H# Y& ]- f, f+ Y Z) C9 X7 s. @ # 创建虚拟数据 . H% I+ d& r$ { offset = -40 lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) 3 a" u! @; x5 `& J; o; a* E# W$ X lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) 6 D# v% L: F# \* @% U2 | state = np.random.RandomState(51423) 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 proj = plot.Proj(cyl) fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) c0 n+ K4 K- {" N; v3 v3 K3 \- j axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, labels=True, lonlines=30, latlines=20, 9 `1 G6 Y' f% z' { coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, - e f7 z! J! Y4 l2 j$ K" r suptitle=Contourf,suptitlesize=20, ) y, [% s+ M* U0 o, r7 ` rowlabels=[Cartopy example], ' m- s5 t" C4 s {$ u collabels=[Contourf, Pcolormesh]) ' g* r# h- y! G/ b5 P cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 6 W; g2 Y9 G# q% v m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) * W7 g0 d, p9 U5 @5 a- n fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) $ O5 A/ T* V/ M8 I plot.close() - d y) m, b& X2 `$ R5 T

②子图特殊布局：

+ r& T, N- z0 F) b+ _

import proplot as plot import numpy as np # 创建虚拟数据 offset = -40 lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) 8 ^8 G; x" N2 s0 O lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) / e& w" f* @, v4 e u' z5 D data = state.rand(len(lat), len(lon)) ( E; s+ r. j/ C 9 l: R3 j4 m( x! Q" u3 T4 W: b; |! ^ % V% q1 X; I7 G- Z 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... / l1 k3 k/ b! f' J9 O& S plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi 0 {1 T7 k1 l6 [! G6 L& H5 p$ X* } proj = plot.Proj(cyl) - I S6 v$ O, X$ y. W fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) , i( {/ z/ m) t7 t axs.format( 9 n( p* p. ~' J. R abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, 4 A# I2 d8 B" F labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 3 c( o4 i: G' a8 ]7 t" h0 q . L" i& {, q! U. C$ `/ o# x2 s m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) ( y% ]0 f5 y9 l8 | axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].format(title = subplot 2, titlesize=20) ' a" F# z+ X- f% @ axs[2].contour(lon, lat, data, extend=both) ( J* S9 \( Z$ K6 b! `7 P2 m3 ^: o axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) 5 t( h5 Y) }: e fig.colorbar(m, loc=b, label=State, / j0 e) S% {1 s# L/ B8 { Y1 E! l labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) plot.close()

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使用技巧：

* d: D& u# `: W$ b; N R8 i

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 % E4 U: u- H/ D" U. [: Y axs[0:2].format(...)#设置第1张和第2张子图 ! d; x" n3 a6 E5 u( Z* P 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

" x; b/ P: j: L* ^" ?, u

④现在Proplot中还包含着basemap，个人不太推荐使用。

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