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/

5 W: q% }9 ~$ u/ [$ F: O

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：

import proplot as plot 1 `* }3 i' h! S7 l! M import numpy as np # 创建虚拟数据 offset = -40 lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) ) p1 c% |% K" M6 W* W+ [8 }; y& w lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) " Z) B3 A. s3 [. d% A( L! T: c data = state.rand(len(lat), len(lon)) + L6 r K$ h4 J/ E' e. V" K9 h' v . L/ a9 \3 b$ z/ | 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) % O$ T1 A2 Y, ? D. C' s( F fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) 6 q& f2 l8 [. Z6 t6 T axs.format( ( q3 Z8 L) B( b' K$ X: F abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, 9 b4 [* E4 c4 A labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, suptitle=Contourf,suptitlesize=20, 5 e" K8 \* U. u rowlabels=[Cartopy example], . b, _2 e* z; g h' N collabels=[Contourf, Pcolormesh]) 5 }5 ]8 h, y p cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 2 B L: N' O( \2 f m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 2 I4 ^, Q- H7 R9 o/ ~' z2 T; C 4 J1 [% |& |- O* T1 c) S$ M3 l fig.colorbar(m, loc=b, label=State, % H3 i2 u) H; @! o; t labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) 0 ]3 ~( w9 E! Y) k8 Z; S fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) plot.close()

- b- u" R1 x4 L0 ]2 G- }

1 i0 x, z; ~; _/ F

②子图特殊布局：

import proplot as plot import numpy as np / ?, C% a) Y9 N. Q0 M # 创建虚拟数据 offset = -40 0 Z {& J$ H6 Z) o' ]6 K lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) " ?6 I4 s5 P1 G! l8 {, z1 z lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) data = state.rand(len(lat), len(lon)) v5 G; P$ E" ^0 ]" w* m3 {9 d/ e d8 q3 w' x `& e( ]& ] subplot_array = [[0,1,1,0], * i: d) u+ t6 n9 x [2,2,3,3]] #0表示没有图片 1 2 3...表示子图1 2 3... : y* i5 q i1 T, t& p1 H% q 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) 8 _7 p: {4 s" T/ Q4 I. R) { fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) axs.format( " ~$ }* J9 |& { abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, labels=True, lonlines=30, latlines=20, - g0 h' A2 I6 t coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 + d6 N0 _5 S1 i, j: G m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 1 K" d; j. {9 }* `7 q axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) 9 Y6 |% d# x+ t5 r" h, k0 K, f: x 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) 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()

1 e+ Q e8 W# h' E

0 a6 s' {5 T2 D6 v. J1 b+ k% M( Q

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：

1 R# F. O2 E% Q% @; |

axs.format(...)#设置全部子图 axs[0:2].format(...)#设置第1张和第2张子图 # e* W3 {7 f! b& a& Y# R3 | 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

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④现在Proplot中还包含着basemap，个人不太推荐使用。

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