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：

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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。

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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：

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①简单常用的填色图：

9 ], q7 V& \) d$ R) ]

import proplot as plot import numpy as np ' u" g/ M2 ?4 t6 D) B* f # 创建虚拟数据 offset = -40 % e- d; M, @% s n0 X lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) 4 z. {1 Z7 d/ z data = state.rand(len(lat), len(lon)) % v' ]0 S9 ?& v/ C2 {* u# I! | 8 C, ?1 X* Q) y$ `, w8 ^0 Q" [ plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi + G5 ~' b* l( i0 x3 x; U" u proj = plot.Proj(cyl) & o* |& ]1 j0 v+ T+ E& |; d1 W fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) axs.format( 4 \! C: Z, U+ W0 W# G( x abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, " g2 o D" V+ [7 \6 @: u labels=True, lonlines=30, latlines=20, O' p9 S# L0 o coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, ' c2 N& M% `0 w x1 ]3 J suptitle=Contourf,suptitlesize=20, / V: E" N% w" ], `! b+ s rowlabels=[Cartopy example], collabels=[Contourf, Pcolormesh]) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 ' `. L6 p7 J! k+ m" s$ b3 J3 | 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, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) % n, M6 e* B3 L- s fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, 6 o+ j% e8 I/ T' f$ j dpi=600) plot.close() 5 l. O% \2 A+ X# F6 J1 } d

" _' m, d7 B% x" @' s# H

②子图特殊布局：

import proplot as plot & w) M' p) ?% D; p6 |& V import numpy as np % a* Y( \" i$ W: O' o p - X: o I0 Q9 o" x # 创建虚拟数据 offset = -40 ! s$ n4 A( F; X lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) : i6 }4 T! \; o lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) data = state.rand(len(lat), len(lon)) * \ [4 G4 O. p* w. 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... 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) 2 [$ B1 G) j. r+ g" j8 K6 b fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) $ l) H& U8 \8 l2 Y e4 u axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, 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 2 ^% e1 W, T# L m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 0 L# |9 J3 s) _) E+ d axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) * n) h E! b, j. i1 l( x axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].format(title = subplot 2, titlesize=20) 1 V2 h! Q* o# w% C 3 v0 r4 J! N4 m& d* c! z7 q q* E axs[2].contour(lon, lat, data, extend=both) axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) ! n+ H- b* Q' C G5 p+ ]. ^ fig.colorbar(m, loc=b, label=State, & t" x' [# a" ^% c7 l# S6 m c labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) 0 J# g8 l6 W2 C% E2 T plot.close()

3 e: \+ ~* z3 E7 {

4 s" m8 b/ y U( r8 q9 o

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。

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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 ' J. M9 l2 X/ B% R) z axs[0].format(...)#设置第1张子图

% s5 R, S6 f0 M% K5 a7 P; v8 F) }2 ?

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。

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