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：

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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

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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/

; Y$ L& K) O% X* E3 H

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：

5 T- D: C7 t- _6 X4 B+ ]% u

import proplot as plot 9 M9 o2 j" G+ n1 y" j import numpy as np # 创建虚拟数据 & [( T; P$ z) g2 O3 a offset = -40 8 N8 V2 X' q$ J( b! Z, @1 b lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) data = state.rand(len(lat), len(lon)) . M: W6 p; I, S 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) . w; N0 o$ @* S axs.format( 3 k( s0 {& z. `0 `& w abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, : m6 e$ e- F# F. S7 k M9 W suptitle=Contourf,suptitlesize=20, % J4 f! C) ]* V" X rowlabels=[Cartopy example], collabels=[Contourf, Pcolormesh]) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 / u2 x8 Q. l( T8 A+ K5 r # T% L- C" }4 q4 n' d2 p8 }7 V m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) ) ?! x6 _+ h4 I0 V7 L axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 9 y/ x! y0 G& r fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, 2 B. T9 I2 Z8 N7 r) h b. u dpi=600) plot.close() $ p9 ^; |& Q& K, |

$ p4 B# c" q, a

- p, w! H. ^& J: A

②子图特殊布局：

( P! M: a& |! S7 a

import proplot as plot import numpy as np # 创建虚拟数据 offset = -40 " U( Q' J) B: h: l lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) $ q0 W6 g8 s; t, R; ^ lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) 8 a2 ?; ]) T0 w6 F: E5 h data = state.rand(len(lat), len(lon)) , t- n3 M' S4 e' Y6 U( f- @ % T* [$ d8 Y# ]6 M p 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... 6 Y5 b6 e- x2 u6 ^, d/ \- Z0 T1 } plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi ; \# j; F3 i9 D proj = plot.Proj(cyl) ; k9 z6 G" S( y" e/ w8 u fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, " B; q0 {4 ?' y3 J3 H- O% V labels=True, lonlines=30, latlines=20, 2 o, S L" c4 m3 W5 J$ r) L coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 + o( L. F! P! ?' Q4 _ m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) , W4 Z% D+ g# L& A( q4 f axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].format(title = subplot 2, titlesize=20) 3 Q1 x8 P/ P( M8 W axs[2].contour(lon, lat, data, extend=both) axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) " G: P2 P! ]# \7 V" t5 Z9 o" v2 Z " O/ c, p A& T1 Z* ?, [7 w9 T; j fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) ) s% z G- y3 b; i9 B fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, 3 C- A4 ^) g8 j( T: B0 P9 o dpi=600) plot.close()

: I2 P% a- T5 x9 ~$ g% g9 K& a

使用技巧：

5 L7 j5 T) y) p2 p& f' ]: y: i2 `/ C

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：

) k9 z$ E4 I1 t' Q; L1 R. E2 h

axs.format(...)#设置全部子图 8 C, c! A4 K( f& N 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

④现在Proplot中还包含着basemap，个人不太推荐使用。