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/

" M& ]/ S& [* b) T, N N3 k+ F# k; B

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：

& o. O0 \2 T7 H/ S$ \0 A g5 y

①简单常用的填色图：

7 c/ w9 U) E/ ^! m- q5 r8 ^2 y

import proplot as plot - L4 z1 U! i4 X% w( C import numpy as np 7 l, s, G8 N" c+ Y$ T9 y& t9 C: G' ] # 创建虚拟数据 9 }- S6 ]& f' A* c offset = -40 - h) c0 q8 r3 M" P, O$ v8 u. F lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) + c2 t% ?( B4 s# p lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) 0 Q g- k% `" k/ o- _, a state = np.random.RandomState(51423) data = state.rand(len(lat), len(lon)) 3 [! D( A4 l5 p7 `8 B/ F" Y # C; k' d* Q- B5 j( W plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi # X. V* y) f# j proj = plot.Proj(cyl) fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, : ?& g" s" @( H1 V labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, suptitle=Contourf,suptitlesize=20, * _. m t4 @; P: R rowlabels=[Cartopy example], " Q$ j. a0 k) m collabels=[Contourf, Pcolormesh]) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 ! o! ~! I& v" [0 L% [0 }; Q. J m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) - L; v! F* a* m: }1 Q fig.colorbar(m, loc=b, label=State, " z. Q/ E1 r1 r) M# l labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) & J( T) q1 j! r/ t, x! X0 p plot.close() + G* u" n. F/ F( J7 Q/ q

0 O$ r* w! w; T

②子图特殊布局：

import proplot as plot & H. M- n! G# s0 \8 S6 \; p import numpy as np 5 S9 h- g0 ]- y5 u # 创建虚拟数据 offset = -40 # m7 g0 C( R1 W4 |& L/ S lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) + i& I. ~# d3 r# u" C; H) w; V state = np.random.RandomState(51423) 4 M8 K; b! g5 B# a6 t: s( ^ data = state.rand(len(lat), len(lon)) ; R( Y) \, ?) |' p6 H2 @" q1 T& }+ Q9 i ) J! s ^* T8 o8 j * R9 u* X) i( z2 }8 K subplot_array = [[0,1,1,0], 9 n( X( W u3 C, w0 `( n) I0 m( D+ s [2,2,3,3]] #0表示没有图片 1 2 3...表示子图1 2 3... + W2 y" Q( f- J3 ]$ c* S plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi / l% f' a- N2 X proj = plot.Proj(cyl) fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) ' v0 g y( t: A. c b9 R axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, 4 m7 @* D( g$ Z% g$ y; B+ L labels=True, lonlines=30, latlines=20, 0 ]7 _. R! t$ @- I coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 8 q1 H. J$ a4 z6 X3 v0 S - Y' f; y% j2 Y3 Q m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) " Z! n' s; v* P2 R& c axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) T3 a3 @" s) V$ P) K + V' P9 q3 p2 | axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 3 L5 u ]* E# b5 {& T' Z6 |' P) A" r axs[1].format(title = subplot 2, titlesize=20) axs[2].contour(lon, lat, data, extend=both) 0 N& r; f& H, b3 b. ^ axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) . l5 y9 n3 D9 d! i8 I7 @ fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) plot.close()

% {4 c0 N1 g) d, S

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：

axs.format(...)#设置全部子图 * l' |2 {$ |% M$ K( j _ axs[0:2].format(...)#设置第1张和第2张子图 4 o5 p: L7 w* a* H2 w% t 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

6 Y9 s, l+ l; R- p6 D' w( ?

④现在Proplot中还包含着basemap，个人不太推荐使用。

9 Z$ @9 R. \7 `! J4 x ! G2 n3 Y9 l; }2 E* ]9 ~