海洋数据处理软件 -海洋数据分析收费标准

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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。

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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：

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。

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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）

ProPlot - ProPlot documentation​proplot.readthedocs.io/en/latest/

' h+ N5 r, ^7 h: ]; m( c& R

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 % M0 {% v: T# V9 i, r # 创建虚拟数据 6 m, E9 N8 H( G offset = -40 + ~2 A' p+ ~2 K( @ lon = plot.arange(offset, 360 + offset - 1, 60) lat = plot.arange(-60, 60 + 1, 30) ( x7 D( P8 B7 Z3 H. k1 G( |# C state = np.random.RandomState(51423) 8 T" h! w5 i. b4 d9 C data = state.rand(len(lat), len(lon)) : b6 L4 r% `; G/ M! V % q9 c. I7 l+ y3 A9 B3 X {9 ?. X plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi K/ m$ E$ E0 f% o- f. { proj = plot.Proj(cyl) fig, axs = plot.subplots(nrows=1, ncols=2, axwidth=6, proj=proj) / [4 c" q# W% F& t/ x axs.format( abc=True,abcloc=ul,abcsize=30, abcstyle=a), gridlabelsize=18, " N/ V7 ^" |9 t+ P' {+ ?; n labels=True, lonlines=30, latlines=20, coast=True,gridminor=True,coastlinewidth=1, ; o w7 f+ Q" e: w# h0 T" K suptitle=Contourf,suptitlesize=20, rowlabels=[Cartopy example], 9 M5 D* n0 B" y: A/ o2 N$ B; o collabels=[Contourf, Pcolormesh]) cmap=plot.Colormap(Div, gamma=0.6)#gamma提高颜色深度 5 q0 m; i9 `3 k4 r. z8 { ; N* _7 x0 t8 i- W4 z! |7 e m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) ) Z$ _/ y+ X9 W' l axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) fig.colorbar(m, loc=b, label=State, labelsize=20,ticklabelsize=18, extendsize=1.7em) fig.save(rC:\Users\59799\Desktop\image.png, + {* t* W4 ?1 j dpi=600) plot.close() - @7 m: \( {& I- k6 Z7 I* D+ ?0 K! [

8 B/ B; M3 g! O! u* \

( t4 V) D1 h5 s |1 R$ {: y

②子图特殊布局：

import proplot as plot 8 G4 U8 ~; E: E. z' i H1 M import numpy as np # 创建虚拟数据 offset = -40 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)) 2 k+ d& p) s9 I* V8 S! n 5 P) P2 J# {2 }+ d ) K# X6 v; @5 f8 Z" V( Q* S9 S" L 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... 8 } m Z( `! [: ]+ J( L plot.rc.reso = lo#海岸线可以不同分辨率 hi med lo x-hi xx-hi 2 s O$ H8 M& E* U5 A9 w5 J# X8 F( v% B proj = plot.Proj(cyl) fig, axs = plot.subplots(subplot_array, axwidth=6, proj=proj) 9 O, S: g2 x3 f# F* F3 H axs.format( . ?0 {7 o! y& M/ ] ~8 Y2 X 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 9 M9 @: W1 E* K m = axs[0].contourf(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) - f6 i" a, s6 o2 t) Z axs[0].format(title = subplot 1, titlesize=20) # U: E. w* {& A7 o0 m, D axs[1].pcolor(lon, lat, data, cmap=cmap, extend=both) * F% H1 O; z. s, r" W axs[1].format(title = subplot 2, titlesize=20) ' j7 e9 y8 ~$ N- d. e! q+ Q 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, 1 L* i9 X4 O8 \3 Z- F dpi=600) plot.close()

- C' r/ E6 T) N M! d; F6 h

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 Q- ^( }6 A4 `( h6 {/ {0 Q% K2 @9 k 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

. @( U. R2 k1 O$ z

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。

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