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。

Y" z) [* ` h) d# J+ x+ J3 p& n1 O

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：

6 ~6 v& F9 m E5 N

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）

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：

1 B; \4 F8 M1 D7 @1 @5 d+ s# W& o

①简单常用的填色图：

import proplot as plot " s8 G$ g2 u2 h2 B5 |1 I% V, O import numpy as np ! j3 b( A) u# T4 a # 创建虚拟数据 offset = -40 lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) 2 j, B$ N5 E! g: b$ l: ^) g lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) data = state.rand(len(lat), len(lon)) / y* V6 Z H$ w4 U. ] plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi 7 X9 d# O3 b) G" x proj = plot.Proj(cyl) ; ?/ v, y- c. v K& b7 R fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) axs.format( 2 i5 n: i1 I% i; e; E, C abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, % b1 \" x% |' z" t' ~. D. z6 x labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, suptitle=Contourf,suptitlesize=20, rowlabels=[Cartopy example], & Y% K6 i/ c! c) E" | [' ~1 I/ i F collabels=[Contourf, Pcolormesh]) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 , L- Z8 H" S- t j& o! ?! h9 _0 g' f ! u' r" x, `8 B, ] V m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 2 |" l6 T, }) ~9 f0 O axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 0 n: p) O% X% E! w4 X fig.colorbar(m, loc=b, label=State, ! b; ~* D: T k# R8 K3 M( w labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) + o4 L# A- p0 Z$ k/ Z6 h2 }4 \7 H6 l fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, % y9 U U% M- Q0 B) ^- `$ K dpi=600) plot.close()

, o8 L. q' B' R5 ^; g

4 E7 p2 t" ^ r2 ~

②子图特殊布局：

w! a+ e+ D$ E! V$ O! g; n

import proplot as plot import numpy as np : L% G0 o5 g7 K7 Y2 f3 @ 8 k" x+ M6 m4 c x6 y7 O% v # 创建虚拟数据 & D! a- |4 a5 o offset = -40 lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) ' }5 f. g+ m0 b lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) data = state.rand(len(lat), len(lon)) + ?8 y. p- O- Y subplot_array = [[0,1,1,0], * X3 l" X& N: w+ a% I: b. v [2,2,3,3]] #0表示没有图片 1 2 3...表示子图1 2 3... 4 J- {9 ?) ]: T3 C2 [5 ^. Q plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi 4 F- A( s4 l/ ^ proj = plot.Proj(cyl) 1 [5 T/ H Y3 M( O0 [ fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) : j+ i- Z0 B3 N2 u6 n% I4 n( c axs.format( 5 w' T! n1 f- G4 n7 Y4 t abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) 9 E a; ], D. h G cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 * D* y H$ j* p* S9 X m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 9 q5 J( d& I6 U. c: C axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) ! W6 h4 I6 F3 B9 m axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].format(title = subplot 2, titlesize=20) : S. ]1 J7 C3 M. Z1 I: ^ axs[2].contour(lon, lat, data, extend=both) 4 B; B7 Z8 c( o' L& o* y axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) ! K, `0 ~5 ~' \: a& ] fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) ( M7 l$ `/ M7 y- D$ ^ fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) 8 K$ H* n9 h- W plot.close()

5 {6 k% ]4 Y! ^' Y7 t% P z

: v' x! K9 @" O' y

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：

; B4 r+ g7 }( \+ C

axs.format(...)#设置全部子图 6 z( A( m& T9 V/ ? axs[0:2].format(...)#设置第1张和第2张子图 % n* [, v) ], F. a1 ? axs[0].format(...)#设置第1张子图

3 F; F2 A9 B' g! Q+ L& f

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

7 o8 S3 }+ k0 h/ S3 ^7 a: w7 [: y) m/ Q

④现在Proplot中还包含着basemap，个人不太推荐使用。

+ G1 h3 J2 d- ^' ~% b% l% Y5 }) O& f6 @4 E ' h/ Y2 y& z4 w w. |' X" g