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：

1 k' N1 d% D5 S- L$ 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。

% P! p$ t9 z$ S. ~" d

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简单常用的填色图：

3 ^- ~, r( b9 U9 Q# {( Z6 \# t$ {) b0 S

import proplot as plot + y2 ?$ ^6 o5 X. o/ b0 Q import numpy as np & I4 t4 [3 E- t. D! q$ p/ j7 C / v0 L) A# @# w/ o: V- [ # 创建虚拟数据 offset = -40 lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) & X1 j7 }4 m, i% \# ~0 D& O7 q lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) " V! s# r z7 P+ t* S/ r7 _ state = np.random.RandomState(51423) ) W6 x3 D( S0 M9 I1 [6 b) t data = state.rand(len(lat), len(lon)) : P' X; c& R9 o# U& S8 y ; ^; s% r& L' @ I% D3 {9 @4 @ plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi ( C4 C" H* G! @+ |+ e9 ~ proj = plot.Proj(cyl) fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) : w, n) @4 m8 N) \& v; L axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, labels=True, lonlines=30, latlines=20, ) |* [1 `+ c3 S& \, t* v5 } ` coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, 5 E' m3 ]- d, w( q/ P1 Z- T1 P- w suptitle=Contourf,suptitlesize=20, rowlabels=[Cartopy example], : U$ V& ]/ n, o collabels=[Contourf, Pcolormesh]) & p" E1 H6 V+ j% h$ y cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 4 M4 H3 @5 a/ \2 n! L ' x8 e5 x; y( S8 n1 j3 e m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) , M" V9 t$ w4 b fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) : P& k# a; V' f9 _8 s fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) plot.close() 6 {) r& m1 X+ D, _

②子图特殊布局：

( z t' H9 M$ k B: w/ w

import proplot as plot import numpy as np 2 s. j! J* `9 I- @1 h% n # 创建虚拟数据 offset = -40 lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) C0 t/ D& t8 t1 }9 } lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) 5 U0 i/ J, k/ B6 I+ f state = np.random.RandomState(51423) data = state.rand(len(lat), len(lon)) - @) v2 S5 b! q- O* } 6 i q" r: H) k) T( w 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... % y! ]2 a- T7 w5 I. C plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi ( ?& ^9 ~) \" U, c4 Z4 e proj = plot.Proj(cyl) : U" a. E o, T9 D fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) 2 R4 {+ w' T, t% V, U axs.format( # E" R/ D5 h2 {" b. L, o5 E X" S abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, labels=True, lonlines=30, latlines=20, 2 Y. m4 y8 a. K1 g* _( m coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) ( T `4 p1 |8 v cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 ! \! q$ ?6 O' w! S; Z m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 2 e3 R" L7 s: J8 o7 b1 C& N 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) axs[2].contour(lon, lat, data, extend=both) axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) + |+ K |6 B# N7 C0 |/ N " k( f1 a- O+ b2 s fig.colorbar(m, loc=b, label=State, 7 [8 s9 K% m8 l2 V. {" R& t" k labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) ) j5 o% G+ u' K- P fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, : J) W$ ?& I2 y3 \+ i* ~+ I dpi=600) plot.close()

0 k3 Q$ p3 g! _8 c. g. x4 x5 i- }

使用技巧：

2 _) m+ M% B3 Z- y8 o

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：

% G* Y( }* J# s* b! M' O

axs.format(...)#设置全部子图 * q' l/ _2 c3 I* W0 Z axs[0:2].format(...)#设置第1张和第2张子图 1 U6 i6 L( J0 N) Q e! n( F 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, q4 f4 s* `: t& d. W% e, V

④现在Proplot中还包含着basemap，个人不太推荐使用。

& @; a$ i: \3 \3 n / Z8 Z7 K! @3 W+ D 3 h9 h0 A5 Z# T6 N / {6 m& [6 g& q3 x