海洋数据处理软件 -海洋数据分析收费标准

* r6 d; s# W6 u; l Z. P& W

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

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。

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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）

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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：

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①简单常用的填色图：

import proplot as plot import numpy as np + @5 p% w: t! ~0 g: y " f4 @# A9 H; H1 M' ~" H7 X # 创建虚拟数据 offset = -40 * x: U6 |( R6 Z lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) + e# _% V L0 w" n lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) state = np.random.RandomState(51423) 8 |! I! Q7 S& q data = state.rand(len(lat), len(lon)) 2 h1 G, W. Q2 ~ plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi 9 A: h+ J1 r d/ N$ v0 S7 Y 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, labels=True, lonlines=30, latlines=20, % Y' |: f& _2 U1 m* T5 s$ W coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, ) Z7 D# B# V# w9 c3 x' _$ t" _% D suptitle=Contourf,suptitlesize=20, + H! {; w% ]3 _/ b1 h rowlabels=[Cartopy example], collabels=[Contourf, Pcolormesh]) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 ( [5 M8 F9 ]8 H+ m7 R 8 O3 D' A2 i# P$ Z4 \! v& { m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) / n, E4 u4 W, M3 ^3 u axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) f$ ?% ?8 V8 O8 p fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, # O! I, e5 |' w1 D/ k dpi=600) plot.close()

# L+ H) }. f/ {+ _1 y

②子图特殊布局：

import proplot as plot 8 A9 X2 @& C: Q8 O+ _# p import numpy as np # 创建虚拟数据 offset = -40 ; A4 i9 T+ Z. D! V lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) % Z. o2 L: ?/ b2 F4 r5 g- S" n state = np.random.RandomState(51423) % W6 j$ X E3 D) S data = state.rand(len(lat), len(lon)) ! i0 L# m/ P% ?) @( _ subplot_array = [[0,1,1,0], , P- h$ t* q" R+ {- c G6 \ [2,2,3,3]] #0表示没有图片 1 2 3...表示子图1 2 3... * O9 B% N/ u: I5 N# {+ r; D% m 0 J4 \/ X, P- J 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(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 - W0 ]$ O7 ]! Z. p/ \6 E % B& U$ ~( f' y5 k+ I( z m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) / w# b+ o+ _; Q; G1 V0 o axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) ! l% @% K& h6 a axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) 3 ^8 ?0 m, L) e; I( U' A9 E) Q4 F axs[1].format(title = subplot 2, titlesize=20) - e" E! I7 z( w4 g , R; j2 q( i `: Q% d axs[2].contour(lon, lat, data, extend=both) axs[2].format(title = subplot 2, titlesize=20) fig.colorbar(m, loc=b, label=State, / j @: v% }7 b4 A9 [ labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) 6 ]3 _4 r8 }5 b9 n- T fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, dpi=600) plot.close()

9 b' ~# j0 J7 h! L

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。

* h0 z; b) i% m

②format方法可以针对不同的子图设置不同格式，例如：

* h4 L9 q; n7 v2 H% F/ V

axs.format(...)#设置全部子图 ! y r. t, U* |' U 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

) c. h" X7 e2 B4 \; f8 a5 G

④现在Proplot中还包含着basemap，个人不太推荐使用。

9 c: q5 y) | D4 b 8 f' z2 A4 d" e- s